DETERMINAÇÃO DOS CUSTOS DE MUDANÇA DOS SERVIÇOS DE TRANSPORTE AÉREO ESTUDO DE ...‡ÃO... ·...

UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS

ESCOLA DE ENGENHARIA CIVIL CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL

DETERMINAÇÃO DOS CUSTOS DE MUDANÇA DOS

SERVIÇOS DE TRANSPORTE AÉREO ESTUDO DE CASO: AEROPORTO SANTA

GENOVEVA; LINHA GOIÂNIA – GUARULHOS (SP)

FERNANDO ODILON MENDONÇA TORRES MARCOS ANDRÉ ALMEIDA DE MENDONÇA

WILLKER WALLISSON FREITAS VIEIRA

GOIÂNIA 2014



DETERMINAÇÃO DOS CUSTOS DE MUDANÇA

DOS SERVIÇOS DE TRANSPORTE AÉREO ESTUDO DE CASO: AEROPORTO SANTA

GENOVEVA; LINHA GOIÂNIA – GUARULHOS (SP)

Trabalho apresentado ao Curso de Engenharia Civil da Universidade Federal de Goiás para obtenção do título de Engenheiro Civil.

Orientador: Willer Luciano Carvalho.

GOIÂNIA 2014



DETERMINAÇÃO DOS CUSTOS DE MUDANÇA DOS SERVIÇOS DE TRANSPORTE AÉREO

ESTUDO DE CASO: AEROPORTO SANTA GENOVEVA; LINHA GOIÂNIA - GUARULHOS

Trabalho apresentado ao Curso de Engenharia Civil da Universidade Federal de Goiás para obtenção do título de Engenheiro Civil. Orientador: Willer Luciano Carvalho

Aprovada em ______ / ______ / ______. _________________________________________________________ Prof. Dr. (Presidente) Universidade __________________________________________________________ Prof. Dr. (Examinador) Universidade __________________________________________________________ Prof. Dr. (Examinador) Universidade

Atesto que as revisões solicitadas foram feitas: _______________________________________

Orientador

Em: _______ / _______ / _______

DEDICATÓRIA

Primeiramente a Deus, que abençoou nossos caminhos e nos deu forças para continuarmos

esta longa jornada de graduação. Aos amigos e nossos pais pelo incentivo e pelo apoio

constantes. Aos professores desta instituição, pela paciência na orientação, que tornaram

possível a conclusão deste trabalho.

F. O. M. Torres; M. A. A. Mendonça; W. W. F. Vieira

AGRADECIMENTOS

Aos nossos Pais

Pelo amor e apoio incondicional que, apesar de todas as dificuldades,

fortaleceram-nos nesta jornada que foi a graduação.

À Universidade Federal de Goiás

Pela oportunidade de formação acadêmica proporcionada e pela excelência do

curso.

Ao orientador Willer Luciano Carvalho

Pela paciência e dedicação na orientação, que tornou possível a conclusão

deste trabalho.


RESUMO

Este trabalho analisa o grau de fidelização dos usuários do transporte aéreo do

Aeroporto Internacional de Goiânia, quanto à linha Goiânia-Guarulhos(SP). Para tanto,

foram coletadas as preferências declaradas dos passageiros no saguão de embarque desse

aeroporto e, depois de tratados os dados, através do modelo de escolha discreta Logit

Multinomial, chegou-se ao Custo de Troca dos serviços em questão, ou seja, mediu-se qual

a porcentagem crítica de variação dos preços das passagens aéreas que faz um cliente

fidelizado a uma empresa mudar para os serviços de outra. A partir deste trabalho, as

empresas do ramo têm parâmetros que revelam se seus programas de fidelidade ou seu

marketing são eficientes ou não, aspecto importante para suas receitas, pois o aeroporto

representa a 16ª maior receita do Brasil em um total de 66. Os resultados também podem

subsidiar o marketing das empresas no estudo eficiente do ajuste dos preços das tarifas, no

sentido de maximizar os ganhos por passagem vendida, sem significar perda desta

demanda cativa.

Palavaras-chave: Custos de Mudança. Switching Costs. Modelagem de Escolha

Discreta. Preferência Declarada. Logit Multinomial.


LISTA DE FIGURAS:

Figura 1.1 – Etapas relativas ao estudo em questão.............................................................16

Figura 1.2 – Cronograma........................................................................................................18

Figura 3.1 – Processo de escolha dos consumidores............................................................23

Figura 5.1 – Modelo de diamante de Porter...........................................................................51

Figura 5.2 – Possível exemplo de cartão aplicado.................................................................54

Figura 6.1 – Modelo dos cartões de opções apresentados no questionário..........................58


LISTA DE QUADROS

Quadro 4.1 – Principais características dos dados de preferência declarada e

revelada..................................................................................................................................41

Quadro 4.2 – Erros possíveis nas pesquisas PR e PD e estratégias tomadas para contorna-

los...........................................................................................................................................42

Quadro 5.1 – Caracterização dos custos de mudança...........................................................55

Quadro 6.1 – Dias e horários de voos diretos de Goiânia para Guarulhos............................57


LISTA DE TABELAS

Tabela 6.1 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o Caso Geral...............................62

Tabela 6.2 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o Caso Fidelizado TAM..............63

Tabela 6.3 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o Caso Não Fidelizado TAM......64

Tabela 6.4 – Custos de mudança da TAM – Caso Fidelizado x Não Fidelizado....................65

Tabela 6.5 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Pagante...........................66

Tabela 6.6 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Não Pagante...................66

Tabela 6.7 – Custos de mudança da TAM – Caso Pagante x Não Pagante..........................67

Tabela 6.8 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Mulher.............................67

Tabela 6.9 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Homem...........................68

Tabela 6.10 – Custos de mudança da TAM – Caso Homem x Mulher .................................69


LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 6.1 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Geral...............................63

Gráfico 6.2 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Fidelizado TAM...............64

Gráfico 6.3 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Não Fidelizado TAM.......65

Gráfico 6.4 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Pagante...........................66

Gráfico 6.5 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Não Pagante...................67

Gráfico 6.6 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Mulher.............................68

Gráfico 6.7 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Homem...........................69


SUMÁRIO

CAPÍTULO 1: INTRODUÇÃO .............................................................................................. 12

1.1 TEMA DO TRABALHO ............................................................................................... 14

1.2 DELIMITAÇÃO DO PROBLEMA ................................................................................ 14

1.3 HIPÓTESE ................................................................................................................. 14

1.4 OBJETIVO GERAL .................................................................................................... 14

1.5 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ...................................................................................... 14

1.6 JUSTIFICATIVA ......................................................................................................... 15

1.7 METODOLOGIA ......................................................................................................... 16

1.8 CRONOGRAMA ......................................................................................................... 18

CAPÍTULO 2: AVIAÇÃO CIVIL NO BRASIL – RESUMO DA EVOLUÇÃO (DÉCADA DE 1920 AOS DIAS ATUAIS) ............................................................................................................. 19

CAPÍTULO 3: MODELAGEM DE ESCOLHA DISCRETA .................................................... 23

3.1 ESTRUTURAÇÃO DO PROCESSO DE ESCOLHA ................................................... 23

3.2 TEORIAS DE ESCOLHA DISCRETA ......................................................................... 26

3.3 TEORIA DE ESCOLHA PROBABILÍSTICA DE UTILIDADE RANDÔMCA ................. 26

3.4 FUNÇÃO DE UTILIDADE ........................................................................................... 28

3.4.1 Função Linear in the Parameters ......................................................................... 29

3.5 MODELOS DE ESCOLHA DISCRETA ....................................................................... 30

3.6 MODELO LOGIT MULTINOMIAL (MNL) .................................................................... 31

3.6.1 A Propriedade da independência de alternativas irrelevantes (IIA) ...................... 32

3.6.2 Função de probabilidade ...................................................................................... 32

3.6.3 Calibração............................................................................................................ 33

3.6.4 Avaliação de um modelo MNL (índice ρ² e teste-t) ............................................... 34

3.6.5 Elasticidade do modelo logit multinomial .............................................................. 34

3.7 OUTROS MODELOS ................................................................................................. 36

3.7.1 Modelo Probit ....................................................................................................... 36

3.7.2 Modelo Nested Logit (NL) .................................................................................... 37

3.7.3 Modelo Mixed Logit .............................................................................................. 38

CAPÍTULO 4: DADOS DE ESCOLHA DISCRETA: PREFERÊNCIA DECLARADA E PREFERÊNCIA REVELADA ............................................................................................. 39

11


Determinação dos custos de mudança dos serviços de transporte aéreo – Estudo de caso: Aeroporto...

4.1 O PROCESSO DE MODELAGEM COMPORTAMENTAL .......................................... 39

4.2 PREFERÊNCIA REVELADA (PR) .............................................................................. 39

4.3 PREFERÊNCIA DECLARADA (PD) ........................................................................... 40

4.4 PREFERÊNCIA DECLARADA X PREFERÊNCIA REVELADA .................................. 41

4.5 ERROS POSSÍVEIS NAS PESQUISAS PD E PR ...................................................... 42

4.6 PROJETO EXPERIMENTAL DE PREFERÊNCIA DECLARADA ............................... 43

4.6.1 Seleção dos atributos e níveis ............................................................................. 44

4.6.2 Formação das alternativas e dos cartões de escolha ........................................... 44

4.6.3 Tipos de questionário PD ..................................................................................... 48

CAPÍTULO 5: SWITCHING COSTS (CUSTOS DE MUDANÇA) .......................................... 50

CAPÍTULO 6: ESTUDO DE CASO ...................................................................................... 56

6.1 AEROPORTO SANTA GENOVEVA – FUNCIONALIDADE ........................................ 56

6.2 CARACTERIZAÇÃO DA LINHA AÉREA OPERACIONAL (GOIÂNIA – GUARULHOS) ......................................................................................................................................... 56

6.3 COLETA E TRATAMENTO DOS DADOS .................................................................. 58

6.4 ESTIMATIVA DAS FUNÇÕES DE UTILIDADE .......................................................... 59

6.5 RESULTADOS ........................................................................................................... 60

6.5.1 Caso Geral ........................................................................................................... 62

6.5.2 Caso Fidelizado TAM x Não Fidelizado TAM ....................................................... 63

6.5.3 Caso Pagante x Não Pagante .............................................................................. 65

6.5.4 Caso Homem x Mulher ........................................................................................ 67

6.6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................................................................................ 69

6.6.1 Sugestões para futuros trabalhos ........................................................................ 71

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................................... 72

ANEXO A – QUESTIONÁRIO APLICADO ........................................................................... 75


CAPÍTULO 1

INTRODUÇÃO

A aviação civil no Brasil sofreu inúmeras transformações desde 1927, ano do

voo inaugural da primeira empresa brasileira de aviação civil. De um mercado rudimentar,

na década de 20, em que a constituição de empresas aéreas era livre e a regulação

praticamente não existia, o país obteve, ao longo do tempo, um setor com empresas de

porte e com marco regulatório definido. Inclusive, a partir de 2005, passou a contar com uma

agência reguladora dedicada, a Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC (MCKINSEY e

COMPANY, 2010).

Hoje, as maiores empresas da aviação civil no Brasil são: TAM, GOL, AZUL e

Avianca, além de outras com menor porte. De acordo com Oliveira (2009), a quantidade de

passageiros no mercado doméstico da aviação brasileira tem, atualmente, taxas de

crescimento maiores do que o dobro da taxa de crescimento da renda brasileira. O mercado

aéreo torna-se cada vez mais acessível com o passar dos anos (BIELSCHOWSKY e

CUSTÓDIO, 2011).

Segundo dados do final de 2013 divulgados pela ANAC, a TAM lidera o mercado

nacional com 37,9% e a GOL vem logo atrás com 37,3%. As demais empresas somam

24,8%. Em 2013, foram transportados aproximadamente 90 milhões de passageiros, com

um índice de aproveitamento das aeronaves (ocupação) de 76,1%. Vale ressaltar que o

mercado de carga aérea tem se intensificado bastante, uma vez que é estimulado pela

expansão do comércio eletrônico (IPEA, 2010).

A demanda (em passageiros-quilômetros pagos transportados – RPK) e a oferta

(em assentos-quilômetros oferecidos – ASK) do transporte aéreo doméstico de passageiros

registraram alta de 4,59% e 0,60%, respectivamente, em novembro de 2013, quando

comparadas com o mesmo mês do ano anterior (2012). É o maior nível de demanda no

mercado doméstico para o mês de novembro nos últimos dez anos (ANAC, 2013).

Diante do enorme crescimento deste mercado e do significativo conjunto de

companhias aéreas disponíveis, faz-se necessário estudar o seu mercado consumidor e a

relação deste com os prestadores de serviço. Uma vez que se deseja o aumento da

qualidade e da regulação do serviço oferecido, é imprescindível que se estude o que é

preferência, os fatores que levam a uma determinada preferência e, no caso deste trabalho,

fazer o levantamento e identificação dos custos que o consumidor deve arcar quando muda

13



de prestador do serviço.

Pode-se afirmar que a preferência por certos produtos ou serviços, em

detrimento dos seus concorrentes, reflete o comportamento diante da variedade de opções

disponíveis. O caráter básico dos modelos de escolha discreta determina que a

probabilidade de uma pessoa fazer certa escolha está diretamente ligada com seus atributos

socioeconômicos e da maior vantagem da opção em questão, quando comparada com as

demais (ORTÚZAR e WILLUMSEN, 1994).

A análise de escolha de determinados produtos requer um estudo sistemático do

tomador de decisão (usuário), das alternativas dispostas, dos atributos das alternativas e

das regras da decisão a ser tomada (BEM-AKIVA e LERMAN, 1985). Foi a partir dessa

necessidade que surgiram as teorias de escolha discreta, dentre elas, a teoria de escolha

probabilística de utilidade randômica. Nesta, é considerado um componente aleatória

adjunto ao comportamento de escolha individual.

Dentre os modelos de escolha discreta, destaca-se o Modelo Logit Multinomial

(MNL), caracterizado por proporcionar resultados satisfatórios e uma manipulação

computacional de fácil acesso. Entretanto, modelos matemáticos como o MNL refletem

apenas uma parte de todo o processo de modelagem. O processo de modelagem, em geral,

envolve a configuração do experimento, o projeto do experimento, a amostragem e o

método de medição das preferências.

Para uma melhor compreensão do problema, é preciso introduzir o conceito de

Custo de Mudança. Assim, os custos de mudança ou switching costs, na literatura

internacional, são custos econômicos e psicológicos que um consumidor pode enfrentar ao

trocar de fornecedor ou de empresa prestadora de serviços (KLEMPERER, 1987). Os

Custos de Mudança são assumidos pelo comprador ao mesmo tempo, ou antes, que o

substituto consiga fornecer seus benefícios (PORTER, 1999; DIKOLLI; KINNEI;

SEDAROLE, 2007).

Portanto, este trabalho tem o objetivo de determinar qual o custo de mudança

para os usuários de transporte aéreo em Goiânia, no que se refere às opções de uso entre

as companhias aéreas disponíveis. É de extrema importância que se quantifique tal custo,

haja vista que nenhum estudo avançado foi feito nesse sentido no Aeroporto Santa

Genoveva, único da capital goiana.

O trabalho estimou o percentual que a passagem de determinada empresa pôde

aumentar e que, mesmo assim, o usuário prosseguiu fiel a esta companhia aérea. Para isso,

14



o modelo de escolha discreta utilizado foi o logit multinomial e a coleta de dados foi

realizada por preferência declarada.

1.1 TEMA DO TRABALHO

O tema do presente trabalho é a Aviação Civil.

1.2 DELIMITAÇÃO DO PROBLEMA

Entendendo que os custos de troca são custos econômicos e psicológicos que

um consumidor pode enfrentar ao trocar de fornecedor ou de empresa prestadora de

serviços, o problema do trabalho é definido com a seguinte questão: qual o Custo de Troca

dos serviços de transporte aéreo dos usuários do Aeroporto Santa Genoveva; linha Goiânia-

Guarulhos (SP)?

1.3 HIPÓTESE

Baseando no trabalho de Lucchesi et al (2013), no qual se determina o custo de

troca em determinada linha do Aeroporto de Porto Alegre, e supondo que o comportamento

do consumidor de transporte aéreo goiano seja semelhante ao gaúcho, a hipótese

inicialmente adotada será que o Custo de Troca dos passageiros, referente as duas

empresas com maior preferência, estará no intervalo de 15% com possível variação de 2%.

1.4 OBJETIVO GERAL

O objetivo geral do trabalho é estimar os Custos de Troca para os usuários de

transporte aéreo em Goiânia referente às opções de uso quanto às companhias aéreas.

1.5 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Alguns objetivos específicos do trabalho serão:

• Identificar o método de análise para fazer-se a estimativa dos custos de

mudança;

• Identificar as variáveis com maior relevância para a determinação dos

custos de mudança;

15



• Aplicar os questionários de Preferência Declarada, junto a usuários do

transporte aéreo, para obtenção dos dados necessários para fazer a

estimativa dos Custos de Mudança.

1.6 JUSTIFICATIVA

Nas bases de dados pesquisadas não foi encontrado nenhum estudo que visa

compreender a preferência dos goianos às empresas de transporte aéreas. O aeroporto de

Goiânia, com base no relatório de desempenho feito pela ANAC com dados de 2012,

apresentou uma receita total de R$ 40.346.993 e se configurou como a 16ª maior receita do

Brasil em um total de 66 aeroportos (ANAC, 2012).

Mesmo com as companhias aéreas no Brasil investindo significativas quantias

nos programas de fidelidade, não temos muitos estudos que buscam analisar a preferência

dos usuários brasileiros às companhias aéreas aqui presentes. Um estudo que pode ser

citado é o de Lucchesi et al (2013), que visa compreender a preferência dos usuários de

transporte aéreo na linha Porto Alegre – São Paulo. Tais estudos se tornam importantes já

que a redução da deserção dos clientes em 5% em alguns ramos de serviços pode

aumentar os lucros em até 50%.

A determinação dos custos de troca para as empresas aéreas possui

importâncias operacionais e econômicas para estas. Isso ocorre, pois a existência de um

custo de troca de certa empresa para outra pode revelar que seus programas de fidelidade

ou o seu marketing são eficientes ou não. Além disso, a determinação eficiente do custo de

troca pode subsidiar estudos mais eficientes para ajuste das tarifas de transporte aéreo sem

que isso tenha um impacto muito negativo na preferência dos usuários. Ou seja, as

empresas, ao conhecerem o custo de troca no mercado em que opera, bem como quais são

as variáveis que mais afetam nesse custo, podem promover ações com a finalidade de atrair

novos usuários para elas. No cenário atual, tais ações se tornam importantes devido às

disputas acirradas entre algumas companhias, principalmente TAM e GOL, pela preferência

dos usuários.

A utilização dos Métodos de Preferência Declarada requer custos relativamente

baixos. Esses métodos são importantes por poder avaliar a preferência das pessoas em

situações hipotéticas e novas. Assim, a utilização dos MPD para determinar custos de troca

pode ressaltar um importante e vantajoso conjunto de métodos para a determinação destes

custos.

16



1.7 METODOLOGIA

Para se atingir o objetivo proposto pelo estudo, ou seja, evidenciar qual a

magnitude dos switching costs (custo de mudança) para os usuários das empresas

de transporte aéreo na cidade de Goiânia no aeroporto Santa Genoveva, seguiu-se

as etapas hierarquizadas na Figura 1.1.

Figura 1.1 – Etapas relativas ao estudo em questão

• Aviação Civil: Traz um breve histórico sobre a aviação civil, que é o

tema deste trabalho.

• Modelagem de escolha discreta: Descreve os método que foi

utilizados para o tratamento dos dados da pesquisa;

• Dados de escolha discreta: Descreve os tipos existentes de dados de

17



escolha discreta e o método que foi utilizado para coleta de dados

referentes às entrevistas que serão feitas;

• Custos de Mudança: Disserta sobre o conceito de Custos de Mudança

e as consequências na decisão de compra de passagens aéreas por

clientes;

• Definição do modelo de escolha discreta: Definiu-se o modelo de

escolha discreta utilizado para se fazer as estimativas desejadas;

• Definição do modelo para estimativa dos custos de mudança: Definiu-

se o modelo utilizado para se fazer a estimativa dos custos de

mudança;

• Estudo de caso: estabelece condições específicas para o estudo ao

escolher uma linha operacional de voo para analisar;

• Caracterização do Aeroporto Santa Genoveva e da linha operacional:

Mostra as principais características do aeroporto da linha aérea

escolhida para ser fazer o estudo, apontando as principais

companhias aéreas operantes;

• Elaboração do formulário e definição da amostra: Analisaram-se os

principais pontos de questionamento e os respectivos espaços

amostrais;

• Definição da logística e coleta de dados: Definiu-se o local de

recolhimento de dados junto à administração do aeroporto e fez-se a

coleta do contingente pré-estabelecido conforme as preferências

declaradas dos usuários.

• Resultados (tratamento dos dados): Utilizaram-se os modelos

escolhidos para tratar os dados e chegar aos resultados, com auxílio

de softwares apropriados;

• Análise dos resultados: Analisaram-se os resultados obtidos com o

tratamento dos dados;

18



• Conclusão do estudo: com os dados tratados, analizaram-se os

resultados deste estudo e compararam-se com os de estudos

semelhantes, chegando-se às conclusões.

1.8 CRONOGRAMA

Na Figura 1.2 está representado o cronograma referente à segunda etapa deste

trabalho:

Figura 1.2 – Cronograma

Sem

ana

5

Sem

ana

6NOVEMBRO

CRONOGRAMA - ESTUDO DE CASO

MESES

Sem

ana

1

Sem

ana

2

Sem

ana

3

Sem

ana

7

Sem

ana

8

Sem

ana

9

AGOSTO SETEMBRO OUTUBRO

Conclusão do estudo

Definição do modelo para

estimativas do custo de

mudança

Resultados (tratamento

dos dados) e análise dos

resultados

Sem

ana

16

Caracterização do

aeroporto Santa

Genoveva e escolha da

linha operacional

Elaboração do formulário

e definição da amostra

Definição da logísitca e

posterior coleta de dados

Definição do modelo de

escolha discreta

Sem

ana

10

Sem

ana

11

Sem

ana

12

Sem

ana

13

Sem

ana

14

Sem

ana

15

Sem

ana

4


CAPÍTULO 2

AVIAÇÃO CIVIL NO BRASIL – RESUMO DA EVOLUÇÃO (DÉCAD A

DE 1920 AOS DIAS ATUAIS)

Storino Neto (2008) faz referência à aviação civil como um dos principais meios

de transporte e um importante fator econômico de muitos países neste mundo atual. Há,

diariamente, um fluxo enorme de passageiros, assim como cargas e objetos postais. A

seguir, tem-se um panorama de como este mercado desenvolveu-se em território brasileiro.

Entre as décadas de 1920 e 1950, o Brasil viveu um período de muitas

mudanças, principalmente, no que se diz respeito à sua economia. A partir deste período,

teve início a participação do capital estrangeiro no setor de serviços. Houve destaque para

bancos, ferrovias, assim como para o transporte aéreo (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO,

2011). A extensão territorial e a ineficiência de outros meios de transporte fizeram com que

a aviação tivesse uma expansão gigantesca no Brasil (PEREZ, 2009).

De acordo com o sítio eletrônico Portal Brasil, a aviação comercial inicializou-se

no Brasil em 1927. A Condor Syndikat foi a primeira empresa que transportou passageiros

em território brasileiro, através do hidroavião denominado “Atlântico”. Em fevereiro do

mesmo ano, foi inaugurada a primeira linha regular, chamada de “Linha da Lagoa”. Sua rota

fazia ligação entre as cidades de Porto Alegre, Pelotas e Rio Grande (PEREZ, 2009).

Uma análise interessante de ser feita é que, em 1927, as empresas já existentes

possuíam 13 aviões, tendo realizado o transporte de 643 passageiros, 257 Kg de

correspondência e 200 Kg de carga. Já em 1937, através da operação de nove empresas, o

Brasil dispunha de 66 aeronaves voando em 34 linhas distintas, transportando 61.874

passageiros, 149.138 Kg de mala postal e 235.024 de carga (SONINO, 1995).

A década de 1940 pode ser caracterizada pela difusão de tecnologia no setor de

transporte aéreo, que tornou tal setor acessível ao capital nacional. A partir daí, o mercado

dividiu-se entre empresas nacionais e empresas estrangeiras (BIELSCHOWSKY e

CUSTÓDIO, 2011).

Em 1941, foi instituído o Ministério da Aeronáutica, desfazendo qualquer vínculo

das responsabilidades pela condução e gestão da aviação civil com o Ministério de Viação e

Obras Públicas. Em caráter mundial, houve em 1944 a Convenção de Chicago. Esta

20



convenção teve por objetivo determinar as orientações para que a aviação pudesse se

desenvolver de forma segura e ordenada. Além disso, na Convenção de Chicago, foi criada

a Organização da Aviação Civil Internacional (OACI). O Brasil faz parte desta organização

desde o início da mesma e hoje é o único país em desenvolvimento tido como uma potência

aeronáutica (SENA, 2010).

Como resultado da Segunda Guerra Mundial, houve muitas transformações

dentro da aviação nesta década. Aeronaves mais velozes e com mais capacidade de carga

e autonomia, novas pistas de pouso e decolagem, criação de novos aeroportos, expansão e

aperfeiçoamento da navegação aérea, possibilitando a operação da atividade de aviação em

lugares mais distantes. Houve ainda a oferta de uma enorme quantidade de aeronaves

excedentes da guerra, obviamente, com preços menores. Diante dessas situações, muitas

empresas foram criadas, instaurando-se um ambiente competitivo, porém com empresas

incapacitadas em muitas áreas (SENA, 2010).

Na década de 1950, houve a consolidação das empresas aéreas nacionais,

sendo que estas passaram a contar com o apoio de políticas industriais. As décadas de

1940 e 1950 também foram caracterizadas pela expansão das empresas nacionais para os

mercados estrangeiros. Neste período, a maior empresa aérea brasileira era a Real

Aerovias. Esta controlava cerca de 30% do mercado nacional, além de fazer rotas para

outros sete países. Além disso, em 1955, ocupava a sétima colocação mundial no que se

refere à frota de aviões (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO, 2011).

Em 1959, a VARIG começou a operar o primeiro avião a jato no Brasil. Este

avião tinha o nome de Caravelle. Os aviões a jato influenciaram grandemente na velocidade

de operação, aumentando de forma considerável a produtividade das empresas aéreas. Não

somente a VARIG, mas também a VASP e Sadia-Transbrasil se destacaram nesta década

(SENA, 2010).

No que se refere à década de 1960, o país enfrentou um período de pouco

crescimento econômico. Resultou em uma crise na aviação comercial brasileira. Com a

inserção de aviões a jato no mercado, diminui-se o número de paradas necessárias para

reabastecimento e, consequentemente, muitas cidades deixaram de fazer parte das rotas.

No início da década eram 400 cidades atendidas e, em meados da mesma década, o

número já havia declinado para menos de 100 (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO, 2011).

Houve, nessa época, importantes eventos com a finalidade de sistematizar as

negociações entre o setor privado e o Estado. Foram reuniões denominadas de

Conferências Nacionais de Aviação Comercial (CONAC). Malagutti (2001) afirma que, ao

21



final dessas reuniões, concluiu-se que era necessário reduzir o número de empresas para

no máximo duas, em caráter internacional, e três, no transporte doméstico. Essa redução

seria possível através de fusões das empresas já existentes.

Foi a partir daí que começou o período conhecido como “Regulação Estrita”,

caracterizado por barreiras legais à entrada e regulação de preços. O Estado passou a

comandar os preços e as frequências dos voos e também limitou a entrada de novas

companhias aéreas. Com a aquisição da Cruzeiro do Sul pela VARIG em 1975, o processo

de concentração do mercado ganhou força. A VARIG alcançou a totalidade dos voos

internacionais e uma participação de 35% do mercado de transporte aéreo doméstico

(BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO, 2011).

Com o aumento da economia nacional no final da década de 1970, houve uma

maior demanda pelo transporte aéreo. O setor teve a possibilidade de recuperar a

capacidade de investimentos e acompanhar a evolução mundial tecnológica das aeronaves.

Houve o início da operação do Airbus A-300 e do Boeing B-747 pela VARIG

(BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO, 2011).

Na década de 1980, aconteceu um severo desequilíbrio financeiro nas empresas

de aviação. Isso se deu por causa de expectativas de receitas que não aconteceram, assim

como o aumento dos custos operacionais. A deterioração destas empresas se agravou com

o aumento do preço do petróleo, com as desvalorizações cambiais e com o controle de

preços (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO, 2011).

A partir dessa crise instaurada, deu-se início a uma guerra de preços. Com isto,

houve a ruína do modelo de “Regulação Estrita” das empresas que realizavam as viagens

nacionais. Várias empresas decretaram falência ou foram vendidas. A exceção deste

período foi a TAM, que conseguiu expandir seus termos. Adquiriu a Votec em 1986 e

começou a realizar a ponte aérea Rio-São Paulo em 1989 (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO,

2011).

As três mais importantes empresas da aviação civil brasileira adentraram na

década de 1990 em uma situação financeira dramática: A VASP, privatizada em 1990, com

péssimos resultados; a Transbrasil em um regime pré-falimentar; e a VARIG atuando com

rendas baixíssimas e altas dívidas no mercado (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO, 2011).

Aconteceu então a liberalização do setor, ou seja, a desregulamentação do

mesmo. As rotas nacionais foram abertas para as empresas regionais. Isso proporcionou o

aparecimento de fortes concorrentes. Foi nesse contexto que a TAM veio a atuar em escala

22



nacional, tornando-se uma forte figura no cenário brasileiro. De acordo com Santos et al.

(2006), a liberação tarifária do setor de transporte aéreo ocorre durante toda a década de

90, por meio da redução dos controles de tarifa bem como da realização de descontos pelas

companhias aéreas (SENA, 2010).

O período entre 2001 e 2002 foi caracterizado pela maior liberalização do

mercado. Em 2003, o governo voltou a realizar a regulação, com o propósito de evitar

excessos de capacidade.

Nos anos seguintes, aconteceram as falências da Transbrasil e da VASP, bem

como a venda da VARIG para a GOL. A GOL foi criada em 2001 e logo apresentou um

incrível crescimento. Com uma política de preços baixos, alta publicidade e estímulos à

demanda, se tornou uma das maiores empresas atuais (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO,

2011).

Hoje, as maiores empresas da aviação civil no Brasil são: TAM, GOL, AZUL,

Avianca e outras. Existem outras de menor porte. Segundo Oliveira (2009), a quantidade de

passageiros no mercado doméstico da aviação brasileira vem tendo taxas de crescimento

maiores do que o dobro da taxa de crescimento da renda brasileira. O mercado aéreo tem

se tornado cada vez mais acessível (BIELSCHOWSKY e CUSTÓDIO, 2011).

Segundo dados do final de 2013 divulgados pela ANAC, a TAM lidera o mercado

nacional com 37,9% e a GOL segue logo atrás com 37,3%. As demais empresas somam

24,8%. Em 2013, foram transportados aproximadamente 90 milhões de passageiros, com

um índice de aproveitamento das aeronaves (ocupação) de 76,1%. Vale ressaltar que o

mercado de carga aérea tem se intensificado bastante, uma vez que é estimulado pela

expansão do comércio eletrônico (IPEA, 2010).

Atualmente, a quantidade de aeroportos e a cobertura da malha aérea

doméstica mostram-se, de maneira geral, apropriadas, com distribuição que espelha a da

população. As companhias aéreas nacionais mais representativas estão financeiramente

saudáveis e têm proeminentes planos de expansão. Nos últimos anos, o gradual processo

de liberalização tarifária agenciado pela ANAC tornou o setor mais dinâmico e competitivo, e

esse aumento de competitividade trouxe benefícios aos passageiros, que viram o preço

médio por quilômetro voado cair 48% entre 2003 e 2008. Além do mais, o Brasil é um dos

poucos países com indústria aeronáutica significante. A Embraer, historicamente um dos

principais exportadores brasileiros, retoma agora as vendas para o mercado interno

(MCKINSEY e COMPANY, 2010).


CAPÍTULO 3

MODELAGEM DE ESCOLHA DISCRETA

3.1 ESTRUTURAÇÃO DO PROCESSO DE ESCOLHA

Segundo Louviere et al (2000) apud Brandão Filho (2005), a compreensão das

respostas comportamentais dos tomadores de decisão, diante diversas situações de

escolha, é de grande interesse social.

O processo de escolha dos indivíduos está representado de modo simplificado

no fluxograma da Figura 3.1.

Figura 3.1 - Processo de Escolha dos Consumidores

Fonte: adaptado de Louviere et al (2000) apud Brandão Filho (2005)

Segundo Brandão Filho (2005), de acordo com a Figura 3.1, quando se depara

com um problema, o tomador de decisão conscientiza-se da necessidade de obter algum

serviço ou produto. Assim, o consumidor passa por um processo de conhecimento sobre

quais serviços ou produtos poderão atender suas necessidades. Neste estágio, o

consumidor compara e avalia as alternativas que estão disponíveis para ele, com base na

importância relativa das variáveis intervenientes na escolha, assim como na realização de

trade-offs (análise compensatória) entre elas.

As variáveis socioeconômicas (escolaridade, renda e etc.) também são

determinantes no processo de avaliação. Em seguida, o indivíduo compara as alternativas e

24



escolhe ou não a melhor delas. Por último, essa alternativa é reavaliada, com adoção de

outras variáveis que não foram consideradas no primeiro processo de escolha, visando

melhorar a tomada de decisão e enriquecer o conhecimento sobre o mercado (BRANDÃO

FILHO, 2005).

Ben-Akiva e Lerman (1985) classificam os universos de escolha em três

categorias.

a) Binária: é a estrutura mais simples de escolha e consiste em um conjunto

com apenas duas alternativas.

b) Multinomial: Consiste de um conjunto com k alternativas, que exige do

analista um maior esforço para o conhecimento de todas as alternativas

viáveis que fazem parte do conjunto de escolha.

c) Multidimensional: sejam C1 e C2 dois conjuntos de escolha com,

respectivamente, J1 E J2 elementos. O produto cartesiano C1xC2 contém

J1xJ2 elementos, e também é um conjunto de escolha. Do conjunto

constituído do produto cartesiano C1xC2, o subconjunto ∗ é o conjunto

formado por todas as alternativas que são inviáveis para um consumidor

n. Assim sendo, a notação ∗ define o conjunto de escolha

multidimensional para um indivíduo n.

Qualquer que seja o conjunto contemplado de escolha, a análise de escolha de

determinados produtos ou serviços envolve um estudo de um sistema que, de acordo com

Ben-Akiva e Lerman (1985), é constituído pelos seguintes elementos:

a) Tomador de decisão:

Este pode ser representado por um ou um grupo de indivíduos.

b) As alternativas:

Uma escolha é feita a partir de um conjunto de alternativas, por definição. O

ambiento do tomador de decisão determina o que é chamado de conjunto universo de

alternativas.

No conjunto de escolha são incluídas as alternativas que são conhecidas e

viáveis pelo tomador de decisões. Uma variedade de restrições define a viabilidade de uma

alternativa, tais como: tempo, disponibilidade da alternativa e disponibilidade de recurso

25



monetário.

Os conjuntos de escolha podem ser classificados em:

• Contínuos: são aqueles formados por alternativas com unidade de media

contínua.

• Descontínuos, ou discretos: são aqueles representados por alternativas

com unidade de medida descontínuas. Exemplos são: carro, ônibus e

avião. Estes são os conjuntos objetos da modelagem de escolha discreta,

que é a estudada neste trabalho.

c) Os atributos das alternativas:

A atratividade de uma alternativa é avaliada em termos do vetor de valores dos

atributos que caracterizam tal alternativa.

Quando um conjunto de alternativas é homogêneo e uma alternativa é

simplesmente um vetor de quantidades desses produtos, então um vetor de atributos

simplesmente reduz essas quantidades.

O caso mais interessante é quando um conjunto de alternativas é heterogêneo,

onde o entrevistado pode avaliar uma série de atributos distintos, para cada alternativa, e

alocando valores diversos para cada atributo. Nesses casos será muito mais natural

trabalhar diretamente com uma categorização geral de cada alternativa pelos seus atributos

ao invés de somente as quantidades associadas a ela.

d) As regras de decisão

Ben-Akiva e Lerman (1985) classificam as regas de decisão em quatro

categorias:

• Dominância: uma alternativa A é dominante sobre uma alternativa B, se A

possuir pelos menos um atributo melhor do que todos e nenhum pior que

os outros.

• Satisfação: Todo atributo assume um nível que pode servir como um

critério de satisfação. Isto pode ser definido como “nível de aspiração”

baseado nas expectativas atingíveis dos entrevistados, derivado da

informação atual deles e experiências anteriores.

26



• Regras Lexicográficas: nesta regra, enumeram-se os atributos pelo nível

de importância, sendo escolhida a alternativa mais atrativa de acordo

com o mais importante dos atributos.

• Utilidade: a regra de utilidade admite que a preferência de um indivíduo a

uma alternativa pode ser medida. Isso significa que o vetor de

atratividade de um atributo pode ser reduzido a um valor escalar. Assim é

definida uma função simples e objetiva que expressa a atração de uma

alternativa em termos de seus atributos.

3.2 TEORIAS DE ESCOLHA DISCRETA

Segundo Souza (2002) as teorias de escolha discreta tem como objetivo

transformar as hipóteses sobre os anseios do tomador de decisão em uma função de

demanda que expresse a ação de um tomador de decisão sob certas situações. Diversas

teorias que procuram explicar o comportamento do tomador de decisão podem ser

encontradas em diversas literaturas. Ben-Akiva e Lerman (1985) descrevem as teorias com

maior importância. De acordo com Souza (2002) as teorias descritas por Ben-Akiva e

Lerman (1985) que merecem destaque são:

a) Teoria do comportamento racional;

b) Teoria do consumidor econômico;

c) Teoria da escolha discreta (determinística);

d) Teoria da escolha probabilística.

• De utilidade constante;

• De utilidade randômica.

Souza (2002) afirma que a teoria de escolha probabilística de utilidade

randômica é a mais utilizada e recomendada para o desenvolvimento de modelos de

preferência declarada. Com isso, tal teoria ganhará destaque em nosso trabalho.

3.3 TEORIA DE ESCOLHA PROBABILÍSTICA DE UTILIDADE R ANDÔMCA

Segundo Ben-Akiva e Lerman (1985) as teorias de escolha probabilísticas

surgiram com a necessidade de explicação de observações experimentais de preferências

27



intransitivas e inconsistentes. Estes experimentos verificaram que em repetições da mesma

situação de escolha os tomadores de decisão não escolhem a mesma alternativa. Assim, foi

introduzido um mecanismo de escolha probabilístico para a explicação dessas

inconsistências.

De acordo com Souza (2002), pode ser dito que o comportamento de escolha do

ser humano é inerentemente probabilístico devido à falta de um conhecimento mais preciso

sobre os processos de decisão de um indivíduo.

Existem duas abordagens distintas na teoria de escolha probabilística. De

acordo com Souza (2002), elas são:

a) de utilidade constante: na qual o comportamento do consumidor é

considerado fundamentalmente probabilístico.

b) de utilidade randômica: na qual é considerado um componente aleatório

adjunto ao comportamento de escolha individual.

De acordo com Ortúzar e Willumsen (1994), a teoria de utilidade randômica é a

base teórica ou o paradigma para a geração de modelos de escolha discreta. Segundo tal

teoria, o tomador de decisão sempre escolherá a alternativa com maior utilidade, sendo as

inconsistências que são observadas no processo de escolha geradas por deficiências de

observação do analista, devido às utilidades não serem completamente conhecidas pelo

analista e assim devem ser tratadas como variáveis randômicas (SOUZA, 2002). Assim, de

acordo com Souza (2002), a probabilidade de uma alternativa i ser escolhida é igual à

probabilidade que a utilidade desta alternativa i () seja igual ou maior que as utilidades

das demais alternativas que estão presentes no grupo de escolha, de acordo com a

expressão:

/ , ∈ (3.1)

Segundo Souza (2002) “Nessa abordagem as probabilidades de escolha são

obtidas a partir da hipótese assumida para a distribuição de probabilidades do conjunto de

utilidades randômicas , ∈ ”. Conforme Souza (2002), o baseamento da distribuição de probabilidade se dá

no pressuposto da existência de fontes de aleatoriedades presentes na percepção das

utilidades pelos tomadores de decisão. Manski (1973) apud Ben-Akiva e Lerman (1985)

identificou quatro fontes de aleatoriedade:

28



1. Atributos não observados;

2. Variações de gosto não observadas;

3. Erros de mensuração e imperfeição da informação;

4. Variações instrumentais.

De acordo com Souza (2002), considerando a existência de fontes de

aleatoriedade, a utilidade randômica de certa alternativa pode ser representada pela soma

de dois componentes: o primeiro é mensurável, sistemático ou representativo ; o

segundo é randômico ou não mensurável . Assim temos:

(3.2)

A probabilidade de escolha da alternativa i fica como:

/ , !. (3.3)

Souza (2002) afirma que qualquer modelo de utilidade randômica pode ser

derivado da equação acima bastando que se assuma uma hipótese sobre a distribuição das

probabilidades do conjunto de perturbações, , . O modelo logit, que será o utilizado neste trabalho, é construído baseado no

conceito de utilidade randômica, considerando que o comportamento estatístico do conjunto

de perturbações aleatórias é aproximado as distribuições de Weibull ou Gumbel (SOUZA,

2002).

3.4 FUNÇÃO DE UTILIDADE

De acordo com a teoria de escolha probabilística, a função de utilidade é

representada como sendo a soma do termo constante com a perturbação aleatória , equação 3.2.

Louviere et al (2000) apud Medeiros (2007) defendem uma função do tipo linear

para a utilidade. A componente determinística da função é representada da seguinte forma:

∑ #$%$&$' (3.4)

Em que,

29



= Utilidade da alternativa i para um indivíduo n;

%$ = Valor do atributo K para uma alternativa i para um indivíduo n;

#$= Coeficiente do modelo para o atributo K;

K = Quantidade de atributos de cada alternativa.

Segundo Medeiros (2007), tais coeficientes da função de utilidade podem ser

utilizados para:

• Determinação de valores de tempo ou monetários;

• Determinação da importância relativa dos atributos que estão incluídos

no experimento;

• Fazer a especificação da função de utilidade para modelos de predição;

• Obtenção do valor da função de utilidade.

Medeiros (2007) afirma que esta função de utilidade linear aditiva é

compensatória. Assim, ao se alternar os atributos, o mesmo nível de utilidade pode ser

mantido.

3.4.1 Função Linear in the Parameters

As funções de utilidade utilizadas neste trabalho e que são modeladas pelo

software Biogeme (Bielaire, 2001) são do tipo linear in the parameters (linear nos

parâmetros).

Segundo Ben-Akiva e Lerman (1985), as funções linear in the parameters são

um bom tipo de função para refletir alguma teoria que temos acerta da influência de vários

elementos x na função de utilidade e que tem propriedades computacionais que tornam fácil

a estimativa de seus parâmetros desconhecidos. Tais funções são dadas da seguinte forma,

onde cada alternativa tem sua própria função de utilidade:

#% #% #(%( ⋯#$%$ 3.5 #% #% #(%( ⋯#$%$ 3.6

30



Em que,

= Utilidade da alternativa i para um indivíduo n;

%$ = Valor do atributo K para uma alternativa i para um indivíduo n;

#$= Coeficiente do modelo para o atributo K;

Os primeiros coeficientes #são tratados como constantes das utilidades e os

demais são os coeficientes dos modelos para os atributos em consideração.

3.5 MODELOS DE ESCOLHA DISCRETA

De acordo com Souza (2002) os modelos mais utilizados em pesquisas em

transporte são os modelos de escolha discreta.

Segundo Ciarlini (2008) os modelos de escolha discreta descrevem a escolha de

tomadores de decisão entre opções ou alternativas. Esses tomadores de decisão podem ser

qualquer indivíduo capaz de tomar decisões, empresas, pessoas e famílias.

Para que um modelo qualquer de escolha discreta seja adequado, de acordo

com Ciarlini (2008), a lista de escolhas deve possuir três principais características:

1. Alternativas mutuamente exclusivas: Assim, quando se escolhe uma

alternativa se está abrindo mão de todas as demais. Ou seja, somente

poderá ser escolhida uma alternativa da lista de opções.

2. Lista de alternativas exaustiva: Assim, todas as alternativas possíveis

estão incluídas na lista de opções e o individuo obrigatoriamente deverá

escolher uma delas.

3. Número de alternativas finito: Isso implica que as alternativas podem ser

contadas.

Medeiros (2007) destaca que os modelos de escolha discreta estão em

constante desenvolvimento. Isso pode ser verificado na literatura na qual podem ser

encontradas várias formas da família logit, assim como outros modelos que incorporam

hipóteses mais sofisticadas.

Segundo Medeiros (2007), Louviere et al (2000) destacam alguns modelos de

escolha discreta, nos quais podem ser citados os seguintes:

31



• Modelo Mixed Logit;

• Modelo Multidimensional – Joint Logit;

• Modelo Nested logit;

• Modelo de Valor Extremo Heterocedástico;

• Modelo de Covariância Heterogênea com Efeitos Fixos;

• Modelo MNL de Classe Latente Heterocedástica;

• Modelo Multinomial Probit Multi-Periódico.

Os modelos mais citados nas bibliografias de referência são:

• Probit;

• Mixed Logit,

• Nested logit;

• Logit Multinomial.

O modelo que será detalhado e utilizado para este trabalho será o Logit

Multinomial.

3.6 MODELO LOGIT MULTINOMIAL (MNL)

De acordo com Medeiros (2007), a melhor maneira de se representar os erros

aleatórios é através da distribuição normal, da qual é originado o modelo Probit. Porém,

como esse modelo tem dificuldades devidas aos problemas originados da programação,

surgiram os modelos logit multinomial (MNL). Estes modelos proporcionam resultados

satisfatórios e uma manipulação computacional amigável. Assim, de acordo com Medeiros

(2007) este é o modelo mais difundido em análises de escolha discreta, e este será o

modelo utilizado neste trabalho.

A principal hipótese do MNL é a chamada hipótese IID, onde, segundo Medeiros

(2007), os erros aleatórios são identicamente distribuídos e independes.

Medeiros (2007), explica que essa hipótese IID é bastante rígida e, devido a

32



isso, surgiram os modelos da família logit com a tentativa de relaxá-la de forma que os

resultados se tornem mais reais. Segundo Medeiros (2007), o termo ε.é IID.

De acordo com Ciarlini (2008), cada ε/0 é assumido como independente e é

identicamente distribuído como função de Gumbel ou valor extremo tipo I. A densidade de

cada componente da utilidade não observável e sua distribuição cumulativa respectiva são:

123 45678459:;78 (3.5)

<23 459:;78 (3.6)

Em que,

f2ε/03= Função de densidade de probabilidade de ε/0; F2ε/03= Função de distribuição acumulada de ε/0; ε/0 = Parcela aleatória de um indivíduo j para uma alternativa n.

3.6.1 A Propriedade da independência de alternativa s irrelevantes (IIA)

De acordo com Souza (2002), este é um dos aspectos mais discutidos do

modelo MNL. Tal propriedade sustenta que a taxa das probabilidades de escolha entre duas

alternativas, para um indivíduo determinado, não é afetada por qualquer outra alternativa.

Esta propriedade é consequência da hipótese IID (SOUZA, 2002).

3.6.2 Função de probabilidade

Segundo Ciarlini (2008) “Como os ɛ’s são independentes, a distribuição

cumulativa para todos i ≠ j é apenas o produto das distribuições cumulativas individuais”.

Assim, de acordo com Medeiros (2007), a distribuição cumulativa que define a probabilidade

de escolha de uma alternativa i é dada pela expressão:

∏ 459 ;7ABC7A:C78D (3.7)

Assim, devido ao termo ε/. não ser dado, é calculado pela integral da

expressão 3.7:

E ∏ 459 ;7ABC7A:C78D 4567A459:;A7F (3.8)

33



Considerando que os termos aleatórios são idênticos e a partir de manipulações

algébricas, a expressão fechada que define o modelo logit é a seguinte (MEDEIROS, 2007):

9CA7∑ 9C878GH 7 (3.9)

Em que,

P/ i Probabilidade de escolha de uma alternativa i por um indivíduo n;

C(n): Conjunto de alternativas j disponíveis para o indivíduo n;

V./ Utilidade da alternativa i para um indivíduo n;

V0/ Utilidade da alternativa j para um indivíduo n.

De acordo com Ciarlini (2008), podem ser destacadas algumas propriedades

importantes das probabilidades do modelo logit:

• P/ deve estar entre 0 e 1;

• Se V0/ se mantêm constante e V./ aumenta, P/ se aproxima de 1;

• P/ i nunca deve ser 0. Se uma alternativa não tem chance de ser

escolhida, ela deve ser retirada da lista para que o modelo não tenha

problemas;

• P/ só tem o valor 1 quando só se tem uma alternativa;

• A soma das probabilidades de todas alternativas de escolha é igual a 1;

• A relação entre a utilidade representável e a probabilidade Logit tem a

forma de S.

3.6.3 Calibração

De acordo com Medeiros (2007), a calibração de um método de escolha discreta

consiste em um método interativo em que são testados vários conjuntos de variáveis e

estruturas de modelo com o objetivo de descobrir o modelo que tem a melhor representação

da opção dos tomadores de decisão. O método mais utilizado para a calibração dos

modelos logit multinomial é baseado no princípio estatístico da máxima verossimilhança. Tal

método tem como objetivo, a partir de certa amostra, a estimativa dos parâmetros do

34



modelo maximizando a probabilidade de aquisição do evento particular analisado

(MEDEIROS, 2007).

Com N observações de dados ordenados, a função de verossimilhança para o

modelo logit tem a seguinte representação (MEDEIROS, 2007):

L∗ # ∏ .M' ∏ NOP QA7NOP Q87RS7 (3.10)

Segundo Medeiros (2007), usa-se a função log-verossimilhança para a

determinação da máxima verossimilhança em procedimentos numéricos, isso ocorre devido

a ela ser mais tratável numericamente.

3.6.4 Avaliação de um modelo MNL (índice ρ² e teste-t)

A avaliação de um modelo MNL normalmente é feita baseando-se em dois

parâmetros: índice T² e teste-t (MEDEIROS, 2007).

Medeiros (2007), explica que o teste-t faz a avaliação de que a variável em

questão contribui ou não para a explicação do modelo. Assim, para mais de 30

observações, se os valores, em módulo, do teste-t serem maiores do que 1,96 significa que

a variável em questão tem um efeito significante e deverá ser mantida no modelo

(MEDEIROS, 2007).

O índice ρ², de acordo com Medeiros (2007), faz a avaliação do ajuste geral do

modelo e pode variar de 0 (nenhum ajuste) a 1 (perfeito ajuste). Segundo Ortúzar e

Willumsen (1990) valores de ρ² que estão próximos a 0,4 são usualmente considerados

como excelentes ajustes.

Quando se espera que uma variável contribua positivamente para a sua

utilidade, seus coeficientes devem ter sinal positivo e vice-versa. Assim, segundo Medeiros

(2007), os sinais dos coeficientes das variáveis são avaliados de modo a se verificar se elas

estão de acordo com o esperado.

3.6.5 Elasticidade do modelo logit multinomial

Sabe-se que no mercado econômico atual, se o preço diminui o consumo

aumenta e se o preço aumenta o consumo diminui. Isto é claramente a lei da demanda. Não

é diferente no mercado de transportes e para se medir a influência do preço na decisão dos

consumidores, pode-se usar a definição de elasticidade (MEDEIROS, 2007).

35



Elasticidade pode ser definida como a mudança percentual, no consumo de um

bem ou de um serviço, causada por uma variação de 01% em seu preço (MEDEIROS,

2007).

No que se refere ao sistema de transportes e ao tema estudado, a mudança

deve ocorrer relativamente, ou seja, corresponder a um acréscimo (ou decréscimo)

percentual que possa ser quantificado no atributo de interesse (MEDEIROS, 2007).

Através da definição de elasticidade de ORTÚZAR e WILLUMSEM, tem-se que

(MEDEIROS, 2007):

V , %$! WXAWYAZ [ YAZXA 3.11 Onde V , %$! é a elasticidade da probabilidade de escolha da alternativa i em

relação à variação no atributo %&, considerando o valor de %& para a alternativa i (%$).

Tem-se que a função de utilidade, do tipo linear aditiva, é dada pela equação

3.4:

]#$$

$'%$

Como visto, o modelo logit multinomial é dado pela seguinte equação 3.9

(MEDEIROS, 2007):

9CA7∑ 9C878∈H 7

Substituindo a função de utilidade no modelo logit multinomial, derivando e

substituindo na equação de elasticidade, obtém-se (MEDEIROS, 2007):

V , %$! #$%$ 1 3.12 De forma semelhante, tem-se a elasticidade cruzada, dada por (MEDEIROS,

2007):

V_, %$` #$%$ 3.13 As elasticidades podem ser agregadas de várias maneiras. Dois critérios de

agregação bastante utilizados são (MEDEIROS, 2007):

36



• Elasticidade agregada sobre segmentos de mercado. Esta é equivalente

à soma das elasticidades dos segmentos, ponderadas pela proporção de

mercado de cada segmento;

• Elasticidade agregada sobre alternativas. Esta é equivalente à soma das

elasticidades de cada alternativa considerada, ponderadas pela

proporção de mercado de cada alternativa.

3.7 OUTROS MODELOS

Nesta seção será feita uma breve revisão sobre alguns dos modelos de escolha

discreta mais citados nas bibliografias de referência.

3.7.1 Modelo Probit

De acordo com Ciarlini (2008), a limitação dos modelos logit se dá em três

importantes pontos:

1. Não permite a representação da variação de preferência aleatória;

2. Apresenta padrões de substituição restritivos, por causa da propriedade

IID;

3. Não devem ser usados para representação de dados em painel, quando

estão correlacionados fatores com o tempo para cada entrevistado.

Ciarlini (2008), explica que o modelo Probit pode lidar com esses pontos. A

limitação deste modelo se refere ao fato de requerer uma distribuição normal para todos os

componentes não observáveis da utilidade. Na maior parte das situações, a distribuição

normal gera uma adequada representação dos componentes aleatórios. Entretanto, existem

situações onde a distribuição normal é inadequada e pode levar a previsões erradas.

Segundo Ciarlini (2008), assumindo que tenha distribuição normal, com um

vetor média zero e uma matriz de covariância Ω (dependente de variáveis referentes ao

tomador de decisão), a densidade de é representada como:

a bc/d|f|g/d 45gd6h7f:g67 (3.14)

A partir daí, temos a função de probabilidade do modelo Probit:

37



ijk2 ∀ m 3 E n2 ∀ m 3∅ F (3.15)

3.7.2 Modelo Nested Logit (NL)

Segundo Train (2003), um modelo nested logit é recomendado quando um

conjunto de alternativas enfrentado por um tomador de decisões pode ser dividido em

subconjuntos, chamados nests, de tal maneira que se assegure as seguintes propriedades:

1. Para cada duas alternativas que estão no mesmo nest, a razão de

probabilidades é independente dos atributos ou existência de todas as

outras alternativas. Assim, IIA mantém em cada nest.

2. Para cada duas alternativas em nest diferentes, a razão de

probabilidades pode depender dos atributos de outras alternativas em

outros nests. IIA não mantém em geral para alternativas em diferentes

nests.

O nested logit é obtido assumindo que o vetor de utilidade não observada,

⟨, … , r⟩ tem distribuição cumulativa (TRAIN, 2003):

exp ∑ w∑ 4RxZ 5678/yZzyZ&$' (3.16)

A distribuição para os componentes não observados da utilidade dá origem a

seguinte probabilidade para a escolha da alternativa $ (TRAIN, 2003):

9C7A/|Z ∑ 9C78/|Z8~Z |Z:g∑ ∑ 9C78/|8~ |Gg

(3.17)

Em que,

= Probabilidade de escolha da alternativa i por um indivíduo n;

= Parte observável da função de utilidade;

= Parte não observável da função de utilidade;

= Partição do conjunto de alternativas j em K subconjuntos não sobrepostos,

denominada nest.

38



3.7.3 Modelo Mixed Logit

Segundo McFadden e Train (2000) apud Train (2003), Mixed Logit é um modelo

altamente flexível que pode aproximar qualquer função de utilidade. Isso remove as três

limitações do standard logit permitindo a variação aleatória, modelos de substituição

irrestritos, e correlações de fatores não observados ao longo do tempo.

De acordo com Train (2003), diferentemente do Probit, ele não é restringido para

distribuições normais. Sua derivação é simples e a simulação de suas probabilidades de

escolha é simples computacionalmente.

A probabilidade Mixed Logit pode ser representada pela seguinte expressão

(TRAIN, 2003):

E 97A∑ 9788

1 #F# (3.18)

Em que,

= Probabilidade de escolha da alternativa i por um indivíduo n;

1 # = Função de densidade;

#h= É a parte observada da função de utilidade que depende do parâmetro β.

A probabilidade Mixed Logit é uma média ponderada da formula logit avaliada

em diferentes valores de #, com os pesos dados pela densidade 1 #(TRAIN, 2003).


CAPÍTULO 4

DADOS DE ESCOLHA DISCRETA: PREFERÊNCIA DECLARADA E

PREFERÊNCIA REVELADA

4.1 O PROCESSO DE MODELAGEM COMPORTAMENTAL

Segundo Medeiros (2007), os modelos matemáticos que buscam estimar as

preferências dos indivíduos são apenas uma parte de todo o processo de modelagem.

Caldas (1995) apud Medeiros (2007), explica que o processo de modelagem envolve as

seguintes etapas:

1. Configuração do experimento: seu objetivo é conseguir as informações

sobre quantos e quais atributos são precisos para se tentar explicar as

preferências dos tomadores de decisão de uma determinada área

estudada;

2. Projeto do experimento: tem como objetivo a elaboração dos

questionários que serão respondidos pelos entrevistados, bem como os

cartões de escolha;

3. Amostragem: consiste na determinação da estratégia de coleta de dados

de modo que esses sejam representativos da população estudada;

4. Métodos de medição das preferências: Caldas (1995) apud Medeiros

(2007) explicita, de acordo com os dados disponíveis, alguns métodos de

preferência.

Segundo Medeiros (2007), todas as partes do processo de modelagem

dependem dos tipos de dados que serão coletados. Os principais dados usados na

modelagem de escolha discreta são dos tipos: preferência declarada e preferência revelada.

Tais dados serão explicados nas seções que se seguem.

4.2 PREFERÊNCIA REVELADA (PR)

Segundo Medeiros (2007), os dados de preferência revelada se caracterizam por

escolhas que já foram feitas pelos consumidores de certo serviço ou produto, dentro de um

conjunto de opções existentes.

40



Brandli e Reineck (2005) caracterizam os dados de preferência revelada como “o

mundo como ele é” e explicam que a utilização da técnica de preferência revelada se baseia

nas observações das escolhas reais dos tomadores de decisão.

Segundo Louviere et al (2000) apud Medeiros (2007), a principal característica

dos dados PR é o fato de representarem o equilíbrio do atual mercado e esta informação é

essencial para elaboração da previsão de demanda, devido ao fato de refletir a atual

tendência do market-share.

De acordo Adamowicz et al (1994), a limitação da forma de obtenção de dados

por preferência revelada se refere à identificação de decisões que os consumidores

tomariam em situações nunca vivenciadas antes. Kroes e Sheldon (1988), explicam que a

obtenção da variação suficiente de dados PR, para poder se analisar todas as variáveis de

interesse, pode ser difícil.

Além da falta de variabilidade estatística dos valores dos atributos, Ortúzar e

Willumsen (1994) destacam mais alguns aspectos que caracterizam as limitações dos dados

PR:

• Observações de escolhas atuais pode não prover variações suficientes

para se construir um bom modelo para avaliação e previsão;

• O comportamento observado pode ser dominado por alguns fatores

fazendo com que fique difícil detectar a importância relativa de algumas

variáveis;

• As dificuldades em coletar respostas a políticas que são completamente

novas.

4.3 PREFERÊNCIA DECLARADA (PD)

Segundo Green e Srinnasan (1990), os MPD podem ser definidos como conjunto

qualquer de métodos decomposicionais cujo objetivo é a estimativa da estrutura de

preferências de consumidores, dando a eles todas as avaliações de um conjunto de

alternativas pré-estabelecidas em termos de níveis ou atributos diferentes.

De acordo com Kroes e Sheldon (1988), sem tentar dar uma definição rigorosa,

pode ser dito que MPD se refere a uma família de técnicas que utiliza a opinião de

entrevistados, através de um grupo de opções, para fazer a estimativa de funções de

41



utilidade.

Brandli e Reineck (2005) caracterizam os dados PD como “o mundo como ele

poderia ser” e explicam que o seu princípio básico é a apresentação de um grupo de opções

hipotéticas, para o consumidor, das quais ele deverá escolher somente uma.

De acordo com Permain et al (1991) apud Brandão Filho (2005), as principais

vantagens da utilização de PD são:

• Permitir a detecção das preferências dos consumidores, diante de

cenários hipotéticos para o mercado estudado, permitindo assim a

inclusão de novas alternativas;

• Permitir a manipulação dos atributos e seus valores pelo analista de

forma que os erros derivados dos dados de PR, referentes aos fatores

não observados e à correlação entre as variáveis, sejam evitados;

• Permitir que as variáveis qualitativas, como conforto e segurança, sejam

incorporadas.

4.4 PREFERÊNCIA DECLARADA X PREFERÊNCIA REVELADA

O Quadro 4.1 representa algumas características dos dados PD e PR em

comparação.

Quadro 4.1 - Principais características dos dados de preferência declarada e revelada.

Característica Dados de preferência revelada Dados de preferência declarada

Preferência • Escolha no mercado atual. • Congruente com o comportamento

atual.

• Escolha por cenários hipotéticos. • Pode ser incongruente com o

comportamento atual.

Alternativas

• Alternativas atuais. • Respostas para alternativas que

ainda não existem não são observadas

• Alternativas produzidas. • Podem mostrar preferências por

novas alternativas (não existentes).

Atributos • Podem incluir erros de medida. • Atributos correlacionados. • Amplitude limitada.

• Sem erros de medida. • Multicolinearidade pode ser evitada

por projeto. • Amplitude pode ser estendida.

Grupos de escolha • Ambíguos em muitos casos. • Predefinidos. Número de respostas

• Dificuldade de obter respostas múltiplas do mesmo indivíduo.

• Fácil de aplicar questionamentos repetitivos.

Forma das respostas

• A preferência é avaliada pela escolha.

• Várias formas de respostas: escolha de uma opção (choice), ordenamento (ranking), avaliação (rating).

Fonte: adaptado de Brandli e Reineck (2005).

42



4.5 ERROS POSSÍVEIS NAS PESQUISAS PD E PR

De acordo com Brandli e Reineck (2005), os erros são referentes aos dados

obtidos e são divididos em três grupos, de acordo com a origem: erros decorrentes da

amostra; erros relativos aos atributos das alternativas; e erros relativos às respostas. O

Quadro 4.2 faz um resumo desses erros e apresenta ações preventivas por Brandli (2004)

apud Brandli e Reineck (2005).

Quadro 4.2 - Erros possíveis nas pesquisas PR e PD e estratégias tomadas para contorná-

los

ERROS DE DADOS RELATIVOS À AMOSTRA

ERRO DESCRIÇÃO DO ERRO OCORRÊNCIA

Erro de resposta

Ocorre quando o entrevistado distorce sua resposta (consciente ou inconscientemente) por falta de conhecimento preciso. Por exemplo, itens como renda e gastos.

PR e PD

ATITUDE PREVENTIVA Propiciar tempo para a resposta e explicações necessárias para o Entendimento e fidelidade por parte dos entrevistados.


Erro amostral

Refere-se à falta de dados originada de um tamanho amostral insuficiente.

Normalmente a amostra de PR é maior que a de PD. Ocorre mais em PD devido às escolhas repetidas pelos mesmos respondentes.

ATITUDE PREVENTIVA O tamanho da amostra deve ser obtido de acordo com o dimensionamento amostral do software. Na pesquisa PD cada entrevistado deve escolher todos os grupos de cartões, sendo solicitado a escolhê-los um de cada vez.


Não-resposta

Refere-se à falta de dados de determinados tipos de entrevistados PR e PD

ATITUDE PREVENTIVA O levantamento dos dados deve ser realizado por meio de entrevistas, nas quais é possível incentivar as respostas de todas as questões. Na análise, devem-se desconsiderar os questionários que apresentam questões sem resposta.


Erro de resposta

Ocorre quando o entrevistado não consegue avaliar de forma correta as possibilidades que lhe estão sendo oferecidas.

PD

ATITUDE PREVENTIVA

Apresentação ao entrevistado de uma explicação inicial sobre as possibilidades de variação dos atributos. Se possível, dar uma visão geral dos atributos e seus níveis.


43



Erro de percepção

As respostas dependem do nível de informação ou vivência das pessoas em situações reais. Em outras palavras, podem incorrer erros de percepção ou tendência sobre os atributos.

PD

ATITUDE PREVENTIVA

É difícil evitar esse tipo de erro. As respostas são decorrentes das experiências positivas e/ou negativas. Deve-se instruir o entrevistado a tentar evitar influências passadas em suas respostas.


Tendência à inércia

Os entrevistados tendem a escolher situações semelhantes à atual, apresentando inércia à mudança. PD

ATITUDE PREVENTIVA Instruir o entrevistado para que mantenha uma postura de liberdade de escolha.


Falta de restrições das respostas

Como não existem restrições ao comportamento declarado do entrevistado, ele pode desconsiderar suas restrições reais na sua escolha hipotética.

PD

ATITUDE PREVENTIVA Instruir o entrevistado de que a escolha da situação hipotética tem que implicar uma ação efetiva e possível no futuro.


Tendência de protocolo

Referentes à ordem como os atributos são colocados ou os grupos de escolha apresentados ao entrevistado. Os entrevistados podem considerar apenas um ou dois dos atributos de maior importância e negligenciar os demais

PD

ATITUDE PREVENTIVA Elaboração de cartões de fácil entendimento, com boa diagramação, que não focam o olhar dos respondentes em determinado atributo.

Fonte: Brandli (2004, p. 133-134) apud Brandli e Reineck (2005).

4.6 PROJETO EXPERIMENTAL DE PREFERÊNCIA DECLARADA

De acordo com Medeiros (2007), cada opção é apresentada como um pacote de

diferentes atributos nos experimentos de PD. O pesquisador define as alternativas, que

podem ou não ser hipotéticas, de modo que o efeito individual de cada atributo possa ser

estimado sem estar correlacionado com outro.

Ortúzar e Willumsen (1994) definem alguns aspectos para aplicação e

construção de um projeto experimental:

• Identificação dos atributos chaves de cada alternativa e construção de

pacotes de alternativas. Os atributos principais devem estar presentes e

44



as alternativas devem ser realistas e plausíveis para o consumidor

correspondente;

• Projetar de modo que as opções que serão apresentadas aos

entrevistados facilite a expressão das suas preferências;

• Desenvolvimento de uma estratégia de amostragem a ser seguida, de

modo que assegure um representativo e rico conjunto de dados; e

• Conduzir apropriadamente o levantamento, incluindo os procedimentos

de controle qualitativos e a supervisão, como treinamento prévio e

pesquisa piloto.

4.6.1 Seleção dos atributos e níveis

Segundo Louviere et al (2000) apud Medeiros (2005), a escolha dos atributos é

uma etapa decisiva para o sucesso da pesquisa de PD. Visa fazer a escolha dos atributos

que representem os principais efeitos condicionantes das preferências dos usuários de um

determinado serviço ou produto. Um maior número de atributos e níveis presentes em cada

um deles asseguram, respectivamente, um maior número de fatores presentes no

experimento e uma melhor capacidade de análise das respostas. Entretanto, um grande

número de níveis e atributos pode tornar a tarefa do entrevistado muito complexa.

Ortúzar e Willumsen (1994), explica que é importante que os mesmos sejam

escolhidos adequadamente e que as opções sejam fáceis de serem entendidas. Duas

alternativas que podem ser citadas como auxílio para a condução da escolha dos atributos

são (MEDEIROS, 2005):

• Empreender um pequeno número de grupos de discussão, onde cada

grupo seria constituído de indivíduos com características de maneira que

formassem uma amostra representativa da população. Um moderador

treinado asseguraria que todas as questões relevantes seriam discutidas.

• Realização de uma pesquisa para selecionar atributos a partir da qual o

entrevistado selecionaria os mais importantes.

4.6.2 Formação das alternativas e dos cartões de es colha

Brandão Filho (2005), explicita que depois de escolhidos os níveis e os atributos,

45



as etapas de formação e combinação das alternativas são momentos cruciais para se ter um

estudo de sucesso. De acordo com Kroes e Sheldon (1988), não é o bastante para o

analista o conhecimento de todos os procedimentos técnicos que são necessários para o

procedimento da pesquisa. É preciso conhecimento das características da área de estudo e

sensibilidade, pra que sejam formuladas alternativas hipotéticas claras, realistas e

plausíveis.

De acordo com Brandão Filho (2005), os dados PD permitem a customização

dos valores contidos nos questionários de acordo com as características socioeconômicas

do indivíduo. Assim, podem-se apresentar alternativas condizentes com a realidade do

entrevistado de modo que o questionário seja direcionado para ele.

Segundo Brandão Filho (2005), para a formulação de alternativas, com os

atributos e seus respectivos níveis em mãos, um ferramental é utilizado de modo que

garanta uma das principais exigências de um experimento PD: a ortogonalidade. Segundo

Pearmain et al (1991) apud Brandão Filho (2005), a ortogonalidade é a propriedade que

permite que todos os efeitos, de interação ou principais, possam ser estimados de forma

isolada, sem multicolinearidade entre si.

De acordo com Louviere et al (2000) apud Brandão Filho (2005), a

ortogonalidade que deve ser buscada é referente à diferença entre os níveis dos atributos

de cada uma das alternativas que são consideradas em uma situação de escolha. Ou seja,

a combinação das alternativas deve ser feita de modo que as diferenças dos atributos

possuam a menor correlação possível.

Segundo Brandão Filho (2005), quando todas as combinações possíveis entre

os níveis de todos os atributos são consideradas, tem-se um projeto fatorial completo (PFC).

O número de combinações é representado pela seguinte expressão:

∏A (4.1)

Em que:

NC = Número de combinações possíveis;

n = Enésimo atributo;

a = Número de níveis do enésimo atributo.

Apesar de conduzir um experimento PD que englobe todas as combinações

46



possíveis, o PCF gera um grande número de combinações quando se aumenta a

quantidade de atributos. Levando isso em consideração, existem alternativas de projetos de

experimento que reduzem a quantidade de opções, refletindo somente os efeitos de

interesse e mantendo um nível aceitável de ortogonalidade (BRANDÃO FILHO, 2005).

Pearmain et al (1991) apud Brandão Filho (2005) apresenta cinco alternativas:

• O uso de Projetos Fatoriais Fracionários;

• Remoção de alternativas dominantes e dominadas do conjunto total;

• Separação das alternativas do PFC em “blocos” de alternativas;

• Fixação de um atributo comum em experimentos separados; e

• Definição dos atributos em termos de diferença entre alternativas.

Essas alternativas, que serão detalhadas a seguir, consistem em artifícios que

facilitam o trabalho do analista e podem ser aplicadas conjuntamente. A combinação de

alguns artifícios depende da peculiaridade de cada experimento e da criatividade e

experiência do analista (BRANDÃO FILHO, 2005).

4.6.2.1 Projetos Fatoriais Fracionários (PFF)

Esta é a alternativa mais usada entre os projetistas de experimento PD e permite

considerar apenas alguns dos efeitos que se acreditam como essenciais para a análise de

mercado, desprezando os outros (BRANDÃO FILHO, 2005).

Segundo Medeiros (2007), os efeitos não considerados são assumidos como

negligíveis ao se utilizar um PFF. Sobre este aspecto, Louviere et al (2000) apud Brandão

Filho (2005) explicam que mais problemático é o “uso de projetos que permitem a

identificação de somente efeitos principais, assumindo-se nulos os efeitos de todas as

interações”.

Apesar de apresentar uma redução do número de opções, em alguns casos, a

simples aplicação do PFF não é o suficiente para se obter um viável número de situações de

escolha (MEDEIROS, 2007).

4.6.2.2 Remover alternativas dominantes e dominadas do conjunto total

Utilizando-se o princípio da dominância entre as alternativas, essa abordagem

47



somente permite a redução de um limitado número de opções (MEDEIROS, 2007).

De acordo com Medeiros (2007), uma alternativa é dominante quando os valores

de todos os atributos da função de utilidade são melhores que os outros. Pelo contrário, uma

alternativa é dominada quando todos os valores da função de utilidade são menores do que

os outros. Com isso, o entrevistado sempre escolhe a alternativa dominante e descarta as

outras.

Especialmente quando se trata de variáveis qualitativas, a identificação da

dominância pode não ser fácil (LOUVIERE et al, 2000 apud MEDEIROS, 2007).

4.6.2.3 Formação de “blocos” de alternativas

De acordo com Brandão Filho (2005), essa abordagem sugere que se dividam

as alternativas formadas a partir de um PFC em conjuntos de alternativas, que são

denonimados “blocos”. As alternativas são combinadas de modo que sejam formados os

cartões de PD. A cada respondente, qualquer um dos blocos dos cartões de PD é

apresentado.

Segundo Brandão Filho (2005), esse método de divisão das alternativas em

blocos é baseado na hipótese de que as preferências dos usuários da amostra são

homogêneas de forma suficiente, de forma que os efeitos possam ser combinados na etapa

da estimação dos modelos.

4.6.2.4 Fixar um atributo comum em experimentos separados

Segundo Medeiros (2007), a fixação de um atributo que é comum em

experimentos separados é usada quando o experimento tem um número considerável de

atributos, tornando às vezes, que a elaboração de um projeto contendo todos eles seja

inviável. Desta forma, uma alternativa poderia ser dividir os atributos em subconjuntos, em

que cada um contenha pelo menos um atributo em comum.

4.6.2.5 Definir os atributos em termos de diferença entre alternativas

Nesta abordagem, de acordo com Medeiros (2007), os atributos são definidos

como diferenças entre as alternativas. Por exemplo, em um conjunto de escolhas que é

formado pelos modos avião, automóvel e metrô, não são definidos os valores absolutos de

custo de viagem para cada um dos modos, mas sim valores relativos, tomando o valor de

um desses modos como base.

48



Geralmente aplica-se este tipo de abordagem quando se é desejável elaborar

um projeto experimental fixando-se uma alternativa do grupo de escolha, com seus valores

reais (MEDEIROS, 2007).

4.6.3 Tipos de questionário PD

Segundo Hensher (1993), as alternativas de questionário PD podem ser

apresentadas de três formas diferentes: ranking, rating e choice.

Nas próximas seções serão explicadas cada uma delas.

4.6.3.1 Ordenação (ranking)

Segundo Medeiros (2007), um experimento do tipo ranking parte do princípio de

que os indivíduos tem capacidade de ordenar alternativas de acordo com suas preferências.

Assim, são apresentadas várias opções ao respondente de maneira que sua escolha seja

uma classificação dessas opções por ordem de preferência. A apresentação dos cartões

deve ser feita em uma sequência aleatória e o respondente deve escolher a alternativa que

mais gostar. Em seguida, o cartão correspondente é retirado do grupo e o entrevistado

escolhe a segunda opção e assim por diante.

Medeiros (2007), afirma que a ordenação fornece dados para calibração dos

modelos de escolha discreta. Ben-Akiva et al (1991) apud Medeiros (2007) afirmam que a

confiabilidade das informações obtidas por dados do tipo ranking decrescem com a

profundidade ou nível de ranqueamentos. Caldas (1995) apud Medeiros (2007) observou

que os experimentos de ranking geram resultados melhores quando o número de

alternativas é diminuído.

4.6.3.2 Escalonamento (rating)

De acordo com Medeiros (2007), o experimento do tipo rating proporciona dados

mais ricos em repostas métricas, pois além de fornecer a ordem, também fornece o grau de

preferência, ou seja, uma nota para cada uma das alternativas. Hensher (1993) explica que

analistas, tipicamente, selecionam uma escala de 5 a 10 pontos (e ocasionalmente 100

pontos) para fazer a representação da distribuição contínua da proporção dos intervalos

escalonados.

49



4.6.3.3 Escolha Discreta (choice)

Segundo Medeiros (2007), neste tipo de experimento são apresentadas várias

opções ao respondente, e este escolherá a de sua preferência. De acordo com Hensher

(1993), a atração pelos experimentos de choice tem como fundamento as grandes

incertezas acerca da qualidade dos dados rating e ranking. A vantagem desse experimento

está na simplicidade com a qual são apresentados os questionários aos entrevistados, em

relação aos outros dois tipos.

Segundo Brandão Filho (2005), uma das limitações do experimento de choice

consiste no menor número de dados obtidos em entrevistas, assim sendo necessário um

maior esforço na coleta de dados. Quanto maiores são as amostras, maiores são os

esforços. Contudo, o aumento do número de entrevistas é compensado pela qualidade dos

dados obtidos, menos possíveis de apresentarem erro proveniente da fadiga do

respondente.


CAPÍTULO 5

SWITCHING COSTS (CUSTOS DE MUDANÇA)

Em um mercado crescente como o transporte aéreo, a necessidade de

ampliação de mercado e da manutenção dos clientes faz com que as companhias adotem

políticas cada vez mais voltadas à fidelização de seus usuários, já que “a redução da

deserção dos clientes em 5% em alguns ramos de serviços pode aumentar os lucros em até

50%” (BATESON E HOFFMAN, 2003). Para tanto, valem-se de conceitos logrados a

respeito das supostas motivações que levem à lealdade.

Nos anos 90, os autores eram unânimes em dizer que o principal fator que

levava à fidelização era a satisfação dos clientes, fazendo com que as empresas adotassem

medidas que destacavam palavras de ordem como atendimento de excelência e preços

cada vez mais baixos. Através de tais medidas, o cliente teria correspondido suas

expectativas prévias, ou seja, sentiria equivalência ou superioridade entre o que procurava

com a experiência que teve do produto, chegando a um estado psicológico de satisfação

(OLIVER, 1999).

Assim sendo, clientes satisfeitos estariam mais propensos em manter o

relacionamento e comprometimento de gastos com as organizações que melhor lhe

atendesse (OLIVER, 1999). Logo, a satisfação se mostrava como o principal antecessor da

lealdade (FORNELL, 1996).

Porém, já a partir de 2000, essa interligação direta entre satisfação e fidelidade

foi amplamente questionada por diversos autores, por entenderem que são eventos

isolados. Eles ressaltam que a satisfação não devia ser o alvo final pretendido das relações,

já que por se só não garante a fidelização do cliente junto à empresa (LOVELOCK e

WRIGHT, 2003). O desafio seria conquistar clientes fiéis ao adotar estratégias de longo

prazo de retenção (KOTLER, 2000).

Pesquisas vieram para corroborar estes últimos autores. Segundo a Forum

Corporation, 40% dos clientes que afirmam estar satisfeitos mudam de fornecedores sem

hesitar. A Harvad Business Review aponta uma faixa entre 65 a 85% de clientes que optam

por trocar de marcas, mesmo estando satisfeitos ou muito satisfeitos com as marcas

anteriores. Logo, a satisfação passou a não ser o maior dos objetivos dos negócios, mas os

meios para aumentar a fidelidade de seus clientes (FREDERICKS e SALTER, 2005).

51



A partir disso, novos conceitos surgiram nos ambientes empresariais. Michael

Porter, em “The Competitive Advantage of Nations” (As vantagens competitivas das

nações), título em alusão ao conceito clássico sobre vantagens comparativas, de David

Ricardo, amplia os horizontes de análise, lançando o seu célebre modelo de diamante, na

busca do entendimento do motivo pelo qual empresas de um país são capazes de fazer

concorrência com sucesso contra empresas de outros países. A Figura 5.1 traz a

representação do modelo idealizado por Porter.

Figura 5.1 – Modelo de diamante de Porter.

Fonte: Adaptado de Porter (1979)

Da análise desse modelo, Francisco Roxo disserta sobre os efeitos desse estudo

nas organizações. Segundo ele, são cinco as “forças de Porter”: rivalidade entre os

concorrentes, poder de negociação dos clientes, poder de negociação dos fornecedores,

barreiras de entrada de novos concorrentes e ameaças de produtos substitutos. Nesta

análise, importantes conceitos são apontados como fatores antecessores para um

consumidor se tornar fiel aos serviços de determinadas marcas, dentre eles a se destacar:

custo de mudança, nível de diferenciação do produto e qualidade do produto.

Os custos de mudança, ou switching costs (Custos de Mudança), na literatura

52



internacional, são custos econômicos e psicológicos que um consumidor pode enfrentar ao

trocar de fornecedor ou de empresa prestadora de serviços (KLEMPERER, 1987). Os

Custos de Mudança são assumidos pelo comprador concomitante ou mesmo antes que o

substituto possa fornecer seus benefícios (PORTER, 1999; DIKOLLI; KINNEI; SEDAROLE,

2007). Vários autores listaram e dissertaram sobre os mais variados tipos de Custos de

Mudança e seus respectivos impactos na decisão de compra. Identificaram custos

subjetivos, de difícil mensuração monetária, e custos econômicos, que interferem

diretamente na questão financeira das empresas. O quadro 5.1 com os principais Custos de

Mudança e seus respectivos autores está representado no final deste capítulo.

Um importante autor nesse estudo é Klemperer (1987). Segundo ele, os Custos

de Mudança podem ser divididos em: custos de transação; custos de aprendizagem; e

custos artificiais, chamados também de contratuais.

• Custos de Transação: custos que se incorporam por clientes quando da

transação econômica, como, por exemplo, no fechamento de uma conta-

corrente em um banco e a abertura de outra conta-corrente em um banco

concorrente.

• Custos de Aprendizagem: trata-se do investimento do cliente para atingir

o mesmo nível de conhecimento e controle com o novo serviço

contratado. Ocorrem quando, por exemplo, troca-se de programas de

computadores para aumentar a eficiência de determinado serviço, mas,

por estes serem mais sofisticados, necessita-se investir no aprendizado

do operador do sistema para executar as ferramentas eficazmente.

• Custos Artificiais: São os custos comumente vistos para rescisão

contratual, materializando-se como uma maneira das organizações

penalizarem os clientes que desejam finalizar o compromisso contratual.

Essas indenizações merecem atenção por parte dos contratantes, pois

há a possibilidade de representarem uma parcela considerável dos

Custos de Mudança (SHAPIRO e VARIAN, 1999). São também

classificados como custos artificiais aqueles incorridos a terceiros pela

perda das vantagens adquiridas em programas de fidelidade.

No setor de transporte aéreo, os switching costs estão enquadrados nos custos

artificiais ao se referirem às perdas de benefícios que sofrem os passageiros quando da

troca de companhia aérea, representando uma parcela não negligenciável dos custos

53



incorridos pelos usuários.

Os benefícios desse segmento são encontrados nos diversos programas de

passageiro frequente, como, por exemplo, o acúmulo de milhas, caracterizando-se como um

incentivo das companhias aéreas aos clientes, normalmente em descontos parciais ou totais

na compra de passagens aéreas, que optarem por seus serviços. Normalmente, para

caracterizar o usuário como sendo frequente, há um mínimo de pontos ou milhas a serem

acumulados que possibilitam a obtenção dos benefícios. Os usuários, usualmente, são

classificados conforme a quantidade e frequência da utilização dos serviços, como nos

padrões de clientes “diamantes”, “ouro” e “prata”, conferindo maiores vantagens aos clientes

mais fiéis, como embarque preferencial, upgrade de classes menores para maiores, check-

in preferencial e até mesmo acesso à sala VIP da empresa aérea nos aeroportos.

Autores que vem analisando esses efeitos no setor aéreo – Caminal e Claici

(2007), Hartman e Viard (2008), Lederman (2007) e Basso (2009) – apontam que os

usuários nem sempre buscam o menor preço, mas os programas que representam maior

utilidade pessoal. Diante disso, cabem às companhias aéreas saber o ponto de equilíbrio do

cliente, ou seja, estimar o custo admissível que deve ser empregado para adquirir um cliente

(GILBERT, 1996). Segundo Basso (2009) a indústria aeronáutica investe mais de 700.000

milhões de dólares, anualmente, em benefícios entregues aos seus clientes.

Embora o alto investimento, os programas de fidelidade gera a possibilidade das

companhias aéreas estabelecerem uma elasticidade dos seus preços (FIGER, 2007), já que

comprar uma passagem mais barata em empresa concorrente, significa perder oportunidade

de acumular milhas na empresa atual. Com isso, há a tendência dos clientes continuarem

comprando os serviços de determinada empresa, mesmo o custo da passagem sendo

maiores que de outras.

É neste contexto que o trabalho se insere: estimar o limite percentual que a

passagem de determinada empresa pode ser maior e que, ainda assim, o cliente continue

fiel desta. Para tanto, serão coletadas as preferências declaradas dos passageiros do

Aeroporto de Goiânia em um determinado trecho de voo, a respeito das principais empresas

que oferecem o serviço. A pesquisa será baseada em um desenho fatorial completo

(KOCUR et al, 1982), considerando o preço das passagens como o atributo na escolha das

companhias, definindo todos os cenários possíveis de se ocorrer. A Figura 5.2 apresenta um

exemplo de possível cartão a ser aplicado.

54



Figura 5.2 – Possível exemplo de cartão a ser aplicado

Fonte: Adaptado de Lucchesi et al (2013)

Com os dados coletados e tratados conforme métodos específicos, o percentual

do Custo de Mudança do estudo de caso será auferido.

55



Quadro 5.1 – Caracterização dos custos de mudança

Fonte: Ayarmard e Brito (2009)


CAPÍTULO 6

ESTUDO DE CASO

6.1 AEROPORTO SANTA GENOVEVA – FUNCIONALIDADE

Através do decreto N° 37.851, de 02/09/55, disponibilizou-se oficialmente, em

05/09/1955, no Setor Santa Genoveva, distando 8 km do centro da cidade, o “Aeroporto

Internacional Santa Genoveva”, em uma área pertencente ao governo federal e de áreas

(4000 Km²) advindas da doação feita pelo fazendeiro e médico Dr. Altamiro de Moura

Pacheco (INFRAERO, 2014).

Atualmente, sua pista tem dimensão (comprimento x largura) de 2500m x 45m,

homologada pela ANAC 1566/2009, com capacidade para atender aeronaves de porte

médio, tipo Boeing-747, AirBus 320, Boeing 707 e, eventualmente, Boeing-767 (INFRAERO,

2014).

Seu complexo aeroportuário, de altitude igual a 746 m (2 448 ft) conta com um

sítio de área igual a 3.967.365,04 m²; uma área de pátio de aeronaves com 63.095 m²,

capacidade de estacionamento de aeronaves comerciais de oito posições; um Terminal de

Passageiros de 7.970,60 m², de capacidade de 600.000 passageiros por ano. Possui um

estacionamento com 589 vagas para automóveis e 100 vagas para motos. O transporte

público que interliga o aeroporto às principais regiões da cidade se dá por autobuses da

linha 280 e 225, chegando ao centro em quarenta minutos, em média (INFRAERO, 2014).

O aeroporto, público, administrado pela Infraero, apresenta um movimento médio

de, aproximadamente, 71.000 aeronaves anuais. Estão em atividades as seguintes

companhias aéreas: AZUL, GOL, TRIP, SETE, PASSAREDO e TAM (INFRAERO, 2014).

6.2 CARACTERIZAÇÃO DA LINHA AÉREA OPERACIONAL (GOIÂ NIA –

GUARULHOS)

A linha operacional escolhida tem origem no Aeroporto Santa Genoveva, em

Goiânia-GO e destino ao Aeroporto Internacional de Guarulhos, em Guarulhos-SP. Como

critério de pesquisa, estudou-se a linha operacional com viagens diretas, ou seja, sem

qualquer escala em outro aeroporto.

57



Sabe-se que o voo direto entre Goiânia e Guarulhos dura, aproximadamente, 01

hora e 40 minutos. Inúmeras viagens são realizadas neste sentido. Seja à trabalho, à

passeio ou até mesmo à estudos, numerosos passageiros movimentam diariamente o

Aeroporto de Goiânia com o intuito de desembarcar em Guarulhos.

Tal linha operacional foi escolhida devido à quantidade de voos semanais

oferecidos, bem como à quantidade de empresas que realizam voos nesta rota com a

característica pré-estabelecida (voos sem escala).

Segundo dados de outubro de 2014, fornecidos pela INFRAERO, são realizados

71 voos semanais sem escalas, entre Goiânia e Guarulhos, transportando em média 10.100

passageiros. O Quadro 6.1demonstra os horários destes voos e os dias da semana nos

quais os mesmos são oferecidos.

Quadro 6.1 – Dias e horários de voos diretos de Goiânia para Guarulhos

Horário Seg. Ter. Qua. Qui. Sex. Sáb. Dom. 08h05min 01 01 01 01 01 01 01

11h17min 01 01 01 01 01 01 01

11h23min 01 01 01 01 01 00 00

12h30min 01 01 01 01 01 01 01

13h27min 01 01 01 01 01 00 00

15h50min 01 01 01 01 01 01 01

16h50min 01 01 01 01 01 01 01

18h27min 01 01 01 01 01 00 01

19h44min 01 01 01 01 01 01 01

22h00min 01 01 01 01 01 01 01

22h55min 01 01 01 01 01 00 01

Total Diário

11 11 11 11 11 07 09

Total Semanal

71

Fonte: Obtido com a administração do Aeroporto Santa Genoveva (INFRAERO), por e-mail.

Ainda segundo a INFRAERO, as empresas que oferecem estes voos são: TAM,

GOL, AZUL e AVIANCA. A GOL oferece 27 voos semanais, a AZUL 18, a AVIANCA 14 e a

TAM 12 (INFRAERO, 2014). Nota-se que a TAM é a companhia aérea com o menor número

de voos pelo fato de a maioria de seus voos de Goiânia para Guarulhos terem escalas e,

logo, não se encaixarem no perfil desejado pelo estudo.

58



6.3 COLETA E TRATAMENTO DOS DADOS

Como já mencionado em outros tópicos, o processo de coleta de dados foi

realizado pelo Método de Preferência Declarada. Foram preparados questionários que

colocaram os entrevistados diante de uma situação hipotética na qual, dentre algumas

opções dispostas, eles deveriam escolher apenas uma. O modelo de questionário aplicado

foi conforme o anexo A.

Pode-se observar, através do anexo A, que se procurou obter informações

relevantes para a pesquisa: sexo do entrevistado, fidelização ou não a alguma companhia

aérea, motivo da viagem e por quem (empresa, recursos próprios etc.) tal viagem estivesse

sendo custeada.

Logo após, foi determinada a pergunta chave do questionário: “Imagine que você

esteja comprando uma passagem aérea de Goiânia para Guarulhos com seu próprio

recurso. Dentre as opções abaixo, qual você realmente escolheria? Escolha somente uma

por cartão”!

Então, foram dispostos 17 cartões, como o exemplificado a seguir pela Figura

6.1.

Figura 6.1: Modelo dos cartões de opções apresentados no questionário

O termo “C1”, apresentado na parte inferior do cartão, indica que este é o

primeiro dos dezessete cartões de opções do questionário. No primeiro cartão, o preço

hipotético da passagem aérea foi o mesmo para as quatro companhias aéreas.

59



Nos cartões posteriores, este valor foi sendo alterado em uma companhia aérea

e mantido nas demais. Estas alterações tiveram a significância de 10 ou 20%, tanto para

mais como para menos. Através do anexo A, pode-se visualizar todos os dezessete cartões

e as respectivas alterações de um para outro.

Portanto, diante de cada cartão, o entrevistado deveria escolher somente uma

alternativa, marcando nas letras (A, B, C e D) da parte superior do cartão e,

consequentemente, optando pela companhia aérea com o seu respectivo preço hipotético

de passagem.

Os questionários foram aplicados, com a autorização da INFRAERO, no salão

de embarque do Aeroporto Santa Genoveva, Goiânia-GO. O grupo de entrevistadores,

composto por Fernando Odilon, Marcos André e Willker Freitas, visitou o aeroporto em cinco

dias distintos do mês de outubro de 2014. São eles: 14, 17, 20, 22 e 25.

Foram entrevistadas 235 pessoas. Por motivo de inconsistência de respostas, 46

questionários foram descartados. Logo, 189 questionários (3213 observações) foram

utilizados nos resultados do trabalho. Atingiu-se um índice de confiança de 90% com um

erro amostral de ± 06%.

6.4 ESTIMATIVA DAS FUNÇÕES DE UTILIDADE

Para se estimar os parâmetros da função de utilidade, foi utilizado o software

Biogeme (BIELAIRE, 2003) que faz a estimativa para funções linear in the parameters.

O formato das funções para cada uma das empresas foi o seguinte:

j j ∗ i1 (6.1)

j ∗ i1 (6.2)

j ∗ i1 (6.3)

j ∗ i1 (6.4)

Em que,

Ugol, Utam, Uazul, Uavianca = Utilidades da GOL, TAM, AZUL e Avianca

respectivamente;

Cgol, Ctam, Cazul, Cavianca = Constantes da função de utilidade para GOL,

60



TAM, AZUL e Avianca respectivamente (parâmetros a serem estimados);

Tarifa¢£¤, Tarifa¥¦§, Tarifa¦¨©¤, Tarifa¦ª.«/¬« = Valor do atributo preço da

passagem para GOL, TAM, AZUL e Avianca respectivamente;

Custo = Parâmetro a ser estimado referente ao preço da passagem.

6.5 RESULTADOS

Para calcular os custos de mudança utilizou-se a metodologia empregada por

Luchessi et al (2013), onde calculou-se a probabilidade agregada variando-se, nas funções

de utilidade, o valor do atributo da tarifa TAM e mantendo-se o valor das tarifas das outras

empresas em seus valores médios (no caso deste trabalho, o valor médio refere-se ao valor

base de R$ 300,00). Segundo Ciarilini (2008), a agregação de probabilidades normalmente

é utilizada quando o pesquisador está interessado em alguma medida agregada, como a

reação esperada pela mudança de algum fator ou a probabilidade média de uma população.

Neste trabalho, a agregação de probabilidades foi estimada pelo método denominado de

naive approach. Para calcular as probabilidades agregadas por este método, simplesmente

seguiram-se os seguintes passos:

1. Calculou-se a utilidade das empresas GOL, AZUL e Avianca, utilizando

os parâmetros estimados pelo software para as equações 6.2 a 6.4. Tais

utilidades foram calculadas com o valor do atributo tarifa fixado no valor

médio R$ 300,00. Estas utilidades são fixas.

2. Calculou-se a utilidade da empresa TAM com os parâmetros estimados

para a equação 6.1. Tal utilidade foi calculada fazendo-se um incremento

no valor do atributo da tarifa TAM em relação ao valor base (i1 =

300,00 + incremento). Esta utilidade varia (diminui) de acordo com o

incremento da tarifa.

3. Utilizando-se a fórmula de probabilidade do modelo logit multinomial

(equação 3.4), calculou-se a probabilidade para cada uma das empresas.

Tais probabilidades foram calculadas com a utilidade da empresa TAM

variando com a sua tarifa e a utilidade das demais empresas fixadas com

o valor da tarifa em sua média. Para cada incremento no valor da tarifa

TAM, calcula-se as probabilidades de escolha de uma das quatro

empresas.

61



4. Variando-se o valor da tarifa TAM com vários incrementos diferentes,

foram feitos os gráficos que demostram as probabilidades de escolha de

cada uma das empresas de acordo com o incremento da tarifa TAM.

5. Os custos de mudança são indicados pelas intersecções das linhas (nos

gráficos) das probabilidades de escolha das outras empresas com a da

TAM.

Além de calcular os custos de mudança para o caso geral, em que se considera

toda amostra, também se calculou segregando a amostra em grupos mutuamente

exclusivos. Dessa forma, como amostras diferentes geram resultados diferentes, para cada

caso, calculou-se a elasticidade da probabilidade de escolha da empresa TAM em relação

ao atributo preço da passagem considerando o valor de R$ 300,00 para a passagem da

TAM. O calculo das elasticidades tem a função de se inserir mais um parâmetro para

podermos fazer comparações entre os grupos. As elasticidades foram calculadas pelo

método utilizado por Medeiros (2007), onde:

1. Para se calcular as probabilidades de escolha, se calcula as utilidades Ui,n de cada

alternativa, para cada uma das empresas. Como são 17 cartões de escolha e cada

empresa possui uma alternativa em cada cartão, cada empresa terá suas 17

utilidades calculadas. Tais utilidades são calculadas utilizando-se as equações de

6.1 a 6.4, com os parâmetros estimados pelo software, e utilizando-se o valor do

atributo da tarifa, de cada empresa, que está presente em cada um dos 17 cartões.

Após os cálculos dessas utilidades, calcula-se a probabilidade de escolha da

empresa TAM com a seguinte equação:

9g,g®9g,d®⋯®9g,Z29g,g®⋯®9g,Z3®29d,g®⋯®9d,Z3®29¯,g®⋯®9¯,Z3® 9°,g®⋯®9°,Z 6.5

Em que,

P1 = Probabilidade de escolha da alternativa TAM;

U1,1...U1,k = utilidades das alternativas 1...17 da empresa TAM;

U2,1...U2,k; U3,1...U3,k; U4,1...U4,k = utilidades das alternativas 1...17 das

empresas GOL, AZUL e Avianca.

2. Após, calcula-se a elasticidade da probabilidade de escolha da empresa TAM, em

relação ao atributo preço da passagem, com a seguinte equação:

62



V , %$! #$%$ 1 (6.6)

Em que,

V , %$! = elasticidade da probabilidade de escolha da empresa i em relação ao

atributo %$, considerando-se o valor %$ para a alternativa i (%$);

#$ coeficiente do atributo %$;

= Probabilidade de escolha da alternativa i, calculada por 6.5.

A seguir, serão demostrados os resultados calculados para vários casos

diferentes. Cada resultado possui uma tabela com os valores dos testes e parâmetros das

funções de utilidade, calculados pelo software, e da elasticidade da probabilidade de

escolha da empresa TAM em relação ao atributo preço da passagem considerando o valor

de R$ 300,00 para a passagem da TAM.

6.5.1 Caso Geral

Para o caso em que foi considerada toda amostra, os parâmetros estimados

para as funções de utilidade foram os seguintes (Tabela 6.1):

Tabela 6.1 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o Caso Geral

TESTES

Teste-t (CUSTO) -31,71

ρ² 0,24

PARÂMETROS

CUSTO -0,0363

CGOL -0,501

CTAM 0,79

CAZUL 0,497

CAvianca -0,786

ELASTICIDADE TAM

-6,0018

O gráfico das probabilidades ficou da seguinte forma (Gráfico 6.1):

63



Gráfico 6.1 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Geral

Neste gráfico, pode-se ver que o custo de mudança da empresa TAM para a

empresa AZUL refere-se a um incremento de 3% do valor da tarifa da TAM. O custo de

mudança da empresa TAM para a empresa GOL refere-se a um incremento de 12%. A

mudança para a empresa Avianca ocorre com um incremento de 15% na tarifa da TAM.

A elasticidade TAM indica que com o aumento de 1% do valor da sua tarifa a

demanda cairia em 6%.

6.5.2 Caso Fidelizado TAM x Não Fidelizado TAM

Neste caso, foram feitas estimativas para os que são fidelizados a TAM e para

os que não são fidelizados a TAM. As Tabelas 6.2 e 6.3 representam as estimativas dos

parâmetros para os fidelizados e não fidelizados a TAM, respectivamente. Os Gráficos 6.2 e

6.3 representam os gráficos para os fidelizados e não fidelizados a TAM, respectivamente.

Tabela 6.2 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Fidelizado TAM

TESTES


ρ² 0,275

PARÂMETROS

CUSTO -0,0437

CGOL -0,809

CTAM 0,783

CAZUL 0,47

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0% 20% 40% 60% 80%

PR

OB

AB

ILID

AD

E D

E ES

CO

LHA

VARIAÇÃO DA TARIFA

CASO GERAL

GOL

TAM

AZUL

AVIANCA

64



CAvianca -0,444

ELASTICIDADE TAM

-7,2256

Gráfico 6.2 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Fidelizado TAM

Tabela 6.3 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Não Fidelizado TAM

TESTES


ρ² 0,231

PARÂMETROS

CUSTO -0,0307

CGOL -0,221

CTAM 0,858

CAZUL 0,579

CAvianca -1,22

ELASTICIDADE TAM

-5,0644

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0% 20% 40% 60% 80%

PR

OB

AB

ILID

AD

E D

E ES

CO

LHA


CASO FIDELIZADO TAM

GOL

TAM

AZUL

AVIANCA

65



Gráfico 6.3 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Não Fidelizado TAM

Tabela 6.4 – Custos de mudança da TAM – Caso Fidelizado x Não Fidelizado

AZUL GOL AVIANCA

FIDELIZADO 2% 12% 10%

NÃO FIDELIZADO 3% 11% 22%

Comparando os gráficos 6.2 e 6.3, nota-se que para a amostra de fidelizados a

TAM a troca para a empresa AZUL ocorreria com um incremento de 2% da tarifa e para a

amostra de não fidelizados tal mudança ocorreria com um incremento de 3%. As

elasticidades para o caso dos fidelizados a TAM são maiores que para o caso dos não

fidelizados a empresa. Tal comportamento implica que os fidelizados a companhia

TAM demostraram maior tendência de troca da companhia. Um fator que poderia explicar

este comportamento é o fato da maioria dos passageiros que são fidelizados a TAM também

serem fidelizados a outras companhias. Assim, estes passageiros poderiam ter uma

preferência maior aos programas de fidelidade das outras companhias.

6.5.3 Caso Pagante x Não Pagante

Neste caso, foram feitas estimativas para os que estão pagando a passagem

com próprio recurso e para os que a passagem é custeada por terceiros. As Tabelas 6.5 e

6.6 representam as estimativas dos parâmetros para os pagantes e não pagantes,

respectivamente. Os Gráficos 6.4 e 6.5 representam os gráficos para os pagantes e não

pagantes, respectivamente.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0% 20% 40% 60% 80%

PR

OB

AB

ILID

AD

E D

E ES

CO

LHA


CASO NÃO FIDELIZADO TAM

GOL

TAM

AZUL

AVIANCA

66



Tabela 6.5 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Pagante

TESTES


ρ² 0,268

PARÂMETROS

CUSTO -0,0376

CGOL -0,243

CTAM 0,877

CAZUL 0,616

CAvianca -1,25

ELASTICIDADE TAM

-6,1892

Gráfico 6.4 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Pagante

Tabela 6.6 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Não Pagante

TESTES


ρ² 0,229

PARÂMETROS

CUSTO -0,036

CGOL -0,723

CTAM 0,76

CAZUL 0,434

CAvianca -0,471

ELASTICIDADE TAM

-5,9802

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0% 20% 40% 60% 80%

PR

OB

AB

ILID

AD

E D

E ES

CO

LHA


CASO PAGANTE

GOL

TAM

AZUL

AVIANCA

67



Gráfico 6.5 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Não Pagante

Tabela 6.7 – Custos de mudança da TAM – Caso Pagante x Não Pagante

AZUL GOL AVIANCA

PAGANTE 2% 10% 18%

NÃO PAGANTE 3% 14% 11%

Ao se analisar os Gráficos 6.4 e 6.5 observam-se que os custos de mudança

para a empresa AZUL para o caso de não pagantes é um incremento de 3% e para o caso

pagantes é 2%. A elasticidade da empresa TAM para o caso não pagante é menor que a do

caso pagante, porém os valores são muito próximos. Dessa forma, como os questionários

eram claros que o passageiro estaria pagando sua própria passagem, verificou-se que para

ambos os grupos, a sensibilidade da escolha em relação ao preço têm valores bem

próximos.

6.5.4 Caso Homem x Mulher

Neste caso, foram feitas estimativas para os homens e mulheres

separadamente. As Tabelas 6.8 e 6.9 representam as estimativas dos parâmetros para as

mulheres e homens, respectivamente. Os Gráficos 6.6 e 6.7 representam os gráficos para

as mulheres e homens, respectivamente.

Tabela 6.8 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Mulher

TESTES


ρ² 0,258

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0% 20% 40% 60% 80%PR

OB

AB

ILID

AD

E D

E ES

CO

LHA


CASO NÃO PAGANTE

GOL

TAM

AZUL

AVIANCA

68



PARÂMETROS

CUSTO -0,0404

CGOL -0,0638

CTAM 0,787

CAZUL 0,414

CAvianca -1,14

ELASTICIDADE TAM

-6,7603

Gráfico 6.6 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Mulher

Tabela 6.9 – Parâmetros, testes e elasticidade TAM para o caso Homem

TESTES

Teste-t (CUSTO) -16

ρ² 0,284

PARÂMETROS

CUSTO -0,036

CGOL -0,382

CTAM 0,956

CAZUL 0,762

CAvianca -1,34

ELASTICIDADE TAM

-5,8610

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

PR

OB

AB

ILID

AD

E D

E ES

CO

LHA


CASO MULHER

GOL

TAM

AZUL

AVIANCA

69



Gráfico 6.7 – Probabilidades com variação da tarifa TAM – Caso Homem

Tabela 6.10 – Custos de mudança da TAM – Caso Homem x Mulher

AZUL GOL AVIANCA

HOMEM 2% 12% 22%

MULHER 3% 7% 16%

Com os resultados pode-se inferir que apesar dos homens terem uma tendência

a gostarem menos da TAM quando se compara com a AZUL, as elasticidades demonstram

que eles são menos sensíveis as variações do preço da tarifa da TAM.

6.6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

A aviação civil é um tema indispensável para o cenário econômico atual. Em um

mundo no qual viagens aéreas, curtas ou longas, são cada vez mais necessárias e

rotineiras, torna-se necessário o estudo deste tipo de transporte assim como dos fatores que

o permeiam.

Logo, analisar preferências e fidelidades do mercado consumidor de transporte

aéreo é consequentemente imprescindível. As pesquisas e estudos que foram realizados

por este trabalho no Aeroporto Santa Genoveva, Goiânia-GO, foram de certa forma raros.

Fez-se eminente conhecer melhor o comportamento e as caraterísticas dos consumidores

de um aeroporto que já é o 16º mais rentável do território brasileiro.

Estudos desta modalidade são extremamente interessantes para as companhias

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

0% 20% 40% 60% 80%

PR

OB

AB

ILID

AD

E D

E ES

CO

LHA


CASO HOMEM

GOL

TAM

AZUL

AVIANCA

70



aéreas, por se tratar de um mercado bastante competitivo no Brasil. Se analisados e

compreendidos da maneira correta, podem tornar-se poderosas armas de direcionamento

de marketing e consequentemente meios de obtenção de novos clientes fiéis.

Notou-se que o método de pesquisa por Preferência Declarada (MPD) realmente

é de fácil aplicação e traz resultados satisfatórios. Igualmente, pôde-se comprovar a eficácia

do Modelo Logit Multinomial no que diz respeito principalmente à sua manipulação.

A hipótese pré-estabelecida, tendo em vista o trabalho de Lucchesi et al (2013),

foi de que o custo de troca dos passageiros referentes às duas empresas com maior

preferência seria em torno de 15%. Em nossas pesquisas, ficou evidente que as empresas

com maior preferência na linha Goiânia – Guarulhos (SP) são, respectivamente, TAM e

AZUL.

Porém, o custo de troca obtido da primeira (TAM) para a segunda (AZUL) foi de

2%, no caso geral. Tal fato poderia ser explicado adotando-se que o cliente gaúcho e o

goiano têm diferentes comportamentos no que se refere a preferência por companhias

aéras. Outro fator que poderia explicar a diferença entre os dois estudos é o fato do trabalho

de Luchessi et al (2013) ter considerado outras variáveis em seu estudo enquanto neste

estudo se considerou somente a influência da variável preço da passagem sobre a decisão

de escolha do usuário. Apesar de se ter feito estudos considerando vários tipos de amostras

diferentes, a única variável inclusa no modelo de escolha discreta foi o preço da tarifa. O

fato do estudo de Luchessi et al (2013) ter utilizado outros modelos de escolha discreta,

além do logit multinomial, também poderia explicar certa diferença entre os valores

encontrados em ambos estudos. Tais diferenças entre os estudos elucidam a importância de

se fazer mais estudos semelhantes a estes, de forma a se poder mapear e compreender

melhor o comportamento dos usuários de transporte aéreo nas diferentes regiões deste país

tão heterogêneo.

A maneira apresentada de se determinar os custos de mudança através de

modelos e dados de preferência declarada têm um enorme potencial de aplicabilidade no

mercado. Com mais estudos semelhantes, de modo a se chegar na excelência de

aplicabilidade destes métodos, as empresas terão em suas mãos métodos eficazes e

relativamente baratos de se analisar e compreender o comportamento dos usuários de

transporte aéreo.

71



6.6.1 Sugestões para futuros trabalhos

Para se compreender melhor o comportamento de escolha dos usuários de

transporte aéreo, de modo a se chegar à excelência de aplicabilidade dos métodos

apresentados de determinação dos custos de mudança, julga-se importante a realização

dos seguintes estudos:

1. Determinação das principais variáveis que influenciam no comportamento

de escolha dos usuários de transporte aéreo;

2. Aplicação de vários modelos de escolha discreta, de modo a se chegar

ao modelo que melhor representa o comportamento dos usuários do

transporte aéreo. Tais modelos devem levar em consideração as

variáveis apresentadas no Item 1;

3. Determinação dos custos de mudança em várias regiões e aeroportos

diferentes, de modo a se poder mapear e compreender melhor o

comportamento dos usuários de transporte aéreo do Brasil.


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ANEXO A – QUESTIONÁRIO APLICADO

Figura A.1: Primeira página do questionário

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Figura A.2: Segunda página do questionário

DETERMINAÇÃO DOS CUSTOS DE MUDANÇA DOS SERVIÇOS DE TRANSPORTE AÉREO ESTUDO DE ...‡ÃO... ·...

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